論文の概要: Segmentation of Macular Edema Datasets with Small Residual 3D U-Net Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04697v1
• Date: Sun, 10 May 2020 15:34:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 01:47:35.773852
• Title: Segmentation of Macular Edema Datasets with Small Residual 3D U-Net Architectures
• Title（参考訳）: 小残差3次元U-Netアーキテクチャによる黄斑浮腫データセットのセグメンテーション
• Authors: Jonathan Frawley, Chris G. Willcocks, Maged Habib, Caspar Geenen, David H. Steel and Boguslaw Obara
• Abstract要約: 本稿では, 深部畳み込み型ニューラルネットワークの黄斑浮腫セグメンテーション問題への応用について検討する。 一般的な信念とは対照的に、このアプリケーション設定内のニューラルアーキテクチャは、大量のトレーニングサンプルを必要とせずに、目に見えないテストイメージ上での人間レベルのパフォーマンスに近いパフォーマンスを達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.881334886616738
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper investigates the application of deep convolutional neural networks with prohibitively small datasets to the problem of macular edema segmentation. In particular, we investigate several different heavily regularized architectures. We find that, contrary to popular belief, neural architectures within this application setting are able to achieve close to human-level performance on unseen test images without requiring large numbers of training examples. Annotating these 3D datasets is difficult, with multiple criteria required. It takes an experienced clinician two days to annotate a single 3D image, whereas our trained model achieves similar performance in less than a second. We found that an approach which uses targeted dataset augmentation, alongside architectural simplification with an emphasis on residual design, has acceptable generalization performance - despite relying on fewer than 15 training examples.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,暗黙的に小さなデータセットを持つ深層畳み込みニューラルネットワークの黄斑浮腫分節問題への応用について検討する。 特に,多種多様な規則化されたアーキテクチャについて検討する。 一般的な信念に反して、このアプリケーション設定のニューラルアーキテクチャは、多くのトレーニング例を必要とせずに、見えないテストイメージで人間レベルのパフォーマンスをほぼ達成できることが分かりました。 これらの3dデータセットのアノテートは困難であり、複数の基準が必要となる。 経験豊富な臨床医が1つの3dイメージに注釈を付けるのに2日かかりますが、トレーニングされたモデルは1秒足らずで同様のパフォーマンスを達成しています。 対象とするデータセット拡張を使用するアプローチと,アーキテクチャの単純化と残留設計を重視したアプローチは,15以上のトレーニングサンプルを頼らずに,一般化性能を許容できることが分かりました。

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