論文の概要: A Benchmark of Medical Out of Distribution Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04250v2
• Date: Wed, 5 Aug 2020 02:05:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 09:54:59.988060
• Title: A Benchmark of Medical Out of Distribution Detection
• Title（参考訳）: 配電検出の医学的成果のベンチマーク
• Authors: Tianshi Cao, Chin-Wei Huang, David Yu-Tung Hui, Joseph Paul Cohen
• Abstract要約: 実際にどのOoDD(Out-of-Distribution Detection)メソッドを使うべきかは不明だ。 本稿では,OoD例の3つのカテゴリを定義し,医用画像の3領域で一般的なOoDD法をベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.128234521287977
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motivation: Deep learning models deployed for use on medical tasks can be equipped with Out-of-Distribution Detection (OoDD) methods in order to avoid erroneous predictions. However it is unclear which OoDD method should be used in practice. Specific Problem: Systems trained for one particular domain of images cannot be expected to perform accurately on images of a different domain. These images should be flagged by an OoDD method prior to diagnosis. Our approach: This paper defines 3 categories of OoD examples and benchmarks popular OoDD methods in three domains of medical imaging: chest X-ray, fundus imaging, and histology slides. Results: Our experiments show that despite methods yielding good results on some categories of out-of-distribution samples, they fail to recognize images close to the training distribution. Conclusion: We find a simple binary classifier on the feature representation has the best accuracy and AUPRC on average. Users of diagnostic tools which employ these OoDD methods should still remain vigilant that images very close to the training distribution yet not in it could yield unexpected results.
• Abstract（参考訳）: モチベーション: 医療タスクに使用されるディープラーニングモデルには、誤った予測を避けるために、oodd(out-of-distribution detection)メソッドが備えられている。 しかし、実際にどのOoDDメソッドを使うべきかは定かではない。 特定の問題: ある特定の領域で訓練されたシステムは、異なる領域のイメージに対して正確に実行できない。 これらの画像は診断前にoodd法でフラグを付ける必要がある。 アプローチ: 胸部X線, 底部画像, 組織スライドの3領域において, OoD例の3つのカテゴリを定義し, 一般的なOoDD法をベンチマークした。 結果: 実験では, 分布域外サンプルのカテゴリで良好な結果が得られたが, トレーニング分布に近い画像は認識できなかった。 結論: 特徴表現上の単純なバイナリ分類器は, AUPRC の精度が最良である。 これらのOoDD手法を使用する診断ツールのユーザは、トレーニング分布に非常に近い画像が、予期せぬ結果をもたらすことを警戒する必要がある。

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