Robust Learning Methods for Whole Slide Image Analysis in Digital Pathology

Deep learning methods are widely used in digital pathology für die Analyse von Whole Slide Images (WSIs) und unterstützen Aufgaben wie Gewebeerkennung, Krebsdiagnose, Klassifizierung, Gradierung und Segmentierung. Bestehende Ansätze umfassen konvolutionale neuronale Netze, Multiple Instance Learning (MIL) Frameworks, transformerbasierte Modelle und verschiedene hybride Architekturen. Diese Methoden berichten oft von starker Leistung auf kuratierten Benchmark-Datensätzen.

In der Praxis wird Pathologiedaten jedoch von einer Reihe von Artefakten beeinflusst, die während der Gewebevorbereitung, Färbung, Scannen und Kompression eingeführt werden. Häufige Beispiele sind Färbevariabilität, Unschärfe, Gewebe-Falten, Scanrauschen, partieller Gewebeverlust und andere akquisitionsbezogene Imperfektionen. Solche Artefakte können die Modellvorhersagen erheblich beeinflussen und deren Zuverlässigkeit in klinischen oder Forschungsumgebungen einschränken. Obwohl die Robustheit gegenüber Artefakten in der jüngeren Literatur zunehmend Beachtung findet, sind die Bewertungen oft fragmentiert, auf spezifische Aufgaben ausgerichtet oder schwer reproduzierbar, und architektonische Entscheidungen werden selten systematisch analysiert.

Dieses Projekt konzentriert sich auf eine strukturierte empirische Studie darüber, wie moderne WSI-Analysemodelle unter realistischen Artefakten funktionieren, kombiniert mit der Entwicklung einer bescheidenen, aber originellen methodologischen Verbesserung, die durch diese Erkenntnisse informiert wird.

Im Verlauf des Projekts wird der Student typischerweise an den folgenden Aktivitäten beteiligt sein:

• Überprüfung der aktuellen Literatur zu Deep Learning-Methoden für die Analyse von Whole Slide Images, mit Fokus auf Robustheit, Artefaktbehandlung und Qualitätskontrolle.
• Installation, Anpassung und Ausführung bestehender Deep Learning-Modelle unter Verwendung öffentlich verfügbarer Implementierungen.
• Arbeiten mit Whole Slide Image-Datensätzen und Entwerfen experimenteller Setups zur Modellevaluation.
• Anwendung und Analyse der Auswirkungen verschiedener Artefakte, entweder durch kontrollierte Simulation oder durch Verwendung von realen, artefaktbetroffenen Daten.
• Vergleich des Verhaltens von Modellen über Architekturen und Trainingsstrategien hinweg unter Verwendung quantitativer Metriken und qualitativer Inspektion.
• Sorgfältige Dokumentation der Experimente zur Sicherstellung der Reproduzierbarkeit.
• Erforschen potenzieller Verbesserungen oder Erweiterungen bestehender Methoden basierend auf beobachteten Einschränkungen.
• Regelmäßige Diskussion der Ergebnisse mit den Betreuern und Anpassung der Projektleitung nach Bedarf.

Durch dieses Projekt wird der Student praktische und konzeptionelle Erfahrungen in mehreren Bereichen sammeln, einschließlich:

• Praktische Erfahrung mit modernen Deep Learning-Architekturen, die in der digitalen Pathologie verwendet werden.
• Praktische Fähigkeiten im Umgang mit Whole Slide Images, großangelegten Daten und GPU-basierten Trainingspipelines.
• Verständnis dafür, wie reale Artefakte die Modellleistung und -zuverlässigkeit beeinflussen.
• Entwurf und Durchführung systematischer, reproduzierbarer Experimente in der angewandten maschinellen Lernforschung.
• Kritische Bewertung von Forschungsarbeiten über die berichteten Benchmark-Ergebnisse hinaus.
• Übersetzung empirischer Beobachtungen in konkrete methodologische Ideen.
• Klare Kommunikation technischer Ergebnisse durch schriftliche Berichte, Abbildungen und Präsentationen.
• Management eines offenen Forschungsprojekts und fundierte Entscheidungen treffen, wenn anfängliche Annahmen nicht zutreffen.

Das Projekt wird als Forschungspraktikum am VUB-Campus in Ixelles, Brüssel, durchgeführt. Je nach Interesse und Fortschritt kann die während des Praktikums durchgeführte Arbeit weiter in eine Masterarbeit ausgeweitet werden, was eine Kontinuität innerhalb desselben Forschungsthemas ermöglicht, vorbehaltlich Diskussion und Genehmigung durch die Betreuer.