論文の概要: Multi-task Ensembles with Crowdsourced Features Improve Skin Lesion Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14745v2
• Date: Mon, 6 Jul 2020 18:12:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 22:51:07.385508
• Title: Multi-task Ensembles with Crowdsourced Features Improve Skin Lesion Diagnosis
• Title（参考訳）: クラウドソーシング機能を備えたマルチタスクアンサンブルによる皮膚病変診断の改善
• Authors: Ralf Raumanns, Elif K Contar, Gerard Schouten, Veronika Cheplygina
• Abstract要約: 本稿では,より直感的に提供される画像の視覚的特徴について,聴衆に問うことを提案する。 提案手法をベースラインモデルとISIC 2017チャレンジデータセットの2000種類の皮膚病変と比較した。 個別のクラウドソース機能を持つマルチタスクモデルでは,モデルに限定的な効果が得られたが,アンサンブルに組み合わされた場合,一般化が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22940141855172028
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning has a recognised need for large amounts of annotated data. Due to the high cost of expert annotations, crowdsourcing, where non-experts are asked to label or outline images, has been proposed as an alternative. Although many promising results are reported, the quality of diagnostic crowdsourced labels is still unclear. We propose to address this by instead asking the crowd about visual features of the images, which can be provided more intuitively, and by using these features in a multi-task learning framework through ensemble strategies. We compare our proposed approach to a baseline model with a set of 2000 skin lesions from the ISIC 2017 challenge dataset. The baseline model only predicts a binary label from the skin lesion image, while our multi-task model also predicts one of the following features: asymmetry of the lesion, border irregularity and color. We show that multi-task models with individual crowdsourced features have limited effect on the model, but when combined in an ensembles, leads to improved generalisation. The area under the receiver operating characteristic curve is 0.794 for the baseline model and 0.811 and 0.808 for multi-task ensembles respectively. Finally, we discuss the findings, identify some limitations and recommend directions for further research. The code of the models is available at https://github.com/raumannsr/hints_crowd.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は大量の注釈付きデータの必要性を認識している。 専門家のアノテーションのコストが高いため、非専門家に画像のラベル付けやアウトラインを依頼するクラウドソーシングが代替案として提案されている。 多くの有望な結果が報告されているが、診断クラウドソースラベルの品質はまだ不明である。 我々は,より直感的に提供可能な画像の視覚的特徴を群衆に尋ねる代わりに,これらの特徴をアンサンブル戦略を通じてマルチタスク学習フレームワークで利用する手法を提案する。 提案手法をベースラインモデルとISIC 2017チャレンジデータセットの2000種類の皮膚病変と比較した。 ベースラインモデルは皮膚病変画像からのバイナリラベルのみを予測し,マルチタスクモデルは病変の非対称性,境界不規則性,色といった特徴の1つを予測する。 個々のクラウドソース機能を備えたマルチタスクモデルでは,モデルへの影響は限られているが,アンサンブルで組み合わせると一般化が改善される。 受信機動作特性曲線の下の領域はベースラインモデルで0.794、マルチタスクアンサンブルで0.811、0.808である。 最後に,これらの知見を議論し,いくつかの限界を特定し,さらなる研究のための指示を推奨する。 モデルのコードはhttps://github.com/raumannsr/hints_crowdで入手できる。

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