論文の概要: DSAL: Deeply Supervised Active Learning from Strong and Weak Labelers
for Biomedical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09057v1
- Date: Fri, 22 Jan 2021 11:31:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-20 17:28:22.263888
- Title: DSAL: Deeply Supervised Active Learning from Strong and Weak Labelers
for Biomedical Image Segmentation
- Title（参考訳）: DSAL: バイオメディカルイメージセグメンテーションのための強いラベルと弱いラベルからの深い監視されたアクティブラーニング
- Authors: Ziyuan Zhao, Zeng Zeng, Kaixin Xu, Cen Chen, Cuntai Guan
- Abstract要約: アクティブ学習とセミスーパーバイザー学習戦略を組み合わせた深層アクティブセミスーパーバイザー学習フレームワークDSALを提案します。
DSALでは, 深層監視機構に基づく新たな基準が提案され, 高い不確実性を有する情報サンプルを選定する。
提案した基準を用いて,強ラベルと弱ラベルのサンプルを選択し,各アクティブな学習イテレーションにおいて,オラクルラベルと擬似ラベルを同時に生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.707848142719424
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Image segmentation is one of the most essential biomedical image processing
problems for different imaging modalities, including microscopy and X-ray in
the Internet-of-Medical-Things (IoMT) domain. However, annotating biomedical
images is knowledge-driven, time-consuming, and labor-intensive, making it
difficult to obtain abundant labels with limited costs. Active learning
strategies come into ease the burden of human annotation, which queries only a
subset of training data for annotation. Despite receiving attention, most of
active learning methods generally still require huge computational costs and
utilize unlabeled data inefficiently. They also tend to ignore the intermediate
knowledge within networks. In this work, we propose a deep active
semi-supervised learning framework, DSAL, combining active learning and
semi-supervised learning strategies. In DSAL, a new criterion based on deep
supervision mechanism is proposed to select informative samples with high
uncertainties and low uncertainties for strong labelers and weak labelers
respectively. The internal criterion leverages the disagreement of intermediate
features within the deep learning network for active sample selection, which
subsequently reduces the computational costs. We use the proposed criteria to
select samples for strong and weak labelers to produce oracle labels and pseudo
labels simultaneously at each active learning iteration in an ensemble learning
manner, which can be examined with IoMT Platform. Extensive experiments on
multiple medical image datasets demonstrate the superiority of the proposed
method over state-of-the-art active learning methods.
- Abstract（参考訳）: 画像分割は、internet-of-medical-things(iomt)ドメインの顕微鏡やx線を含む、異なる画像モードに対する最も不可欠なバイオメディカル画像処理問題の1つである。
しかし、バイオメディカル画像の注釈付けは知識駆動、時間消費、労働集約であり、限られたコストで豊富なラベルを得るのが困難である。
アクティブな学習戦略は、アノテーションのためのトレーニングデータのサブセットのみをクエリするヒューマンアノテーションの負担を軽減します。
注意を引いたにもかかわらず、アクティブな学習手法の多くは、通常、膨大な計算コストを必要とし、ラベルのないデータを非効率に利用する。
また、ネットワーク内の中間知識を無視する傾向がある。
本研究では,能動学習と半教師付き学習戦略を組み合わせた深層能動型半教師付き学習フレームワークDSALを提案する。
DSALでは, 強いラベルと弱いラベルのそれぞれに対して, 高い不確実性と低い不確実性を有する情報的サンプルを選択するために, 深層監視機構に基づく新しい基準を提案する。
内部基準は、アクティブなサンプル選択のためにディープラーニングネットワーク内の中間機能の不一致を利用して、計算コストを削減している。
提案した基準を用いて,IoMTプラットフォームで検証可能な,活発な学習イテレーション毎に,強ラベルと弱ラベルのサンプルを選択して,オラクルラベルと擬似ラベルを同時に生成する。
複数の医用画像データセットに関する広範囲な実験により,提案手法が最先端アクティブラーニング法よりも優れていることが示された。
関連論文リスト
- Best of Both Worlds: Multimodal Contrastive Learning with Tabular and
Imaging Data [7.49320945341034]
単調エンコーダを学習するための自己指導型コントラスト学習フレームワークを提案する。
我々のソリューションは、2つの主要なコントラスト学習戦略であるSimCLRとSCARFを組み合わせています。
DVMカー広告データセットを用いて,自然画像へのアプローチの一般化可能性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-24T15:44:42Z) - Active learning for medical image segmentation with stochastic batches [13.171801108109198]
手動ラベリングを減らすために、アクティブラーニング(AL)は、ラベル付きトレーニングセットに注釈を付け、追加するために、未ラベルセットから最も情報性の高いサンプルをターゲットにする。
本研究の目的は、ランダムサンプリングによって提供される多様性と速度を利用して、医用画像のセグメント化のための不確実性に基づくAL手法の選択を改善することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-18T17:25:55Z) - Deep reinforced active learning for multi-class image classification [0.0]
高精度な医用画像分類は、既存の画像のラベル付けに必要な時間と専門知識だけでなく、より多くのデータを取得するコストによって制限される。
本研究では,医療画像分類にアクティブラーニングを適用し,より大規模なデータプールから最小限のサブセット上でのモデル性能を最大化する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-20T09:30:55Z) - Robust Medical Image Classification from Noisy Labeled Data with Global
and Local Representation Guided Co-training [73.60883490436956]
本稿では,ロバストな医用画像分類のためのグローバルおよびローカルな表現学習を用いた新しい協調学習パラダイムを提案する。
ノイズラベルフィルタを用いた自己アンサンブルモデルを用いて、クリーンでノイズの多いサンプルを効率的に選択する。
また,ネットワークを暗黙的に正規化してノイズの多いサンプルを利用するための,グローバルかつ局所的な表現学習手法を設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-10T07:50:08Z) - Federated Cycling (FedCy): Semi-supervised Federated Learning of
Surgical Phases [57.90226879210227]
FedCyは、FLと自己教師付き学習を組み合わせた半教師付き学習(FSSL)手法で、ラベル付きビデオとラベルなしビデオの両方の分散データセットを利用する。
外科的段階の自動認識作業において,最先端のFSSL法よりも顕著な性能向上を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:44:53Z) - 2021 BEETL Competition: Advancing Transfer Learning for Subject
Independence & Heterogenous EEG Data Sets [89.84774119537087]
我々は、診断とBCI(Brain-Computer-Interface)に関する2つの伝達学習課題を設計する。
第1タスクは、患者全体にわたる自動睡眠ステージアノテーションに対処する医療診断に重点を置いている。
タスク2はBrain-Computer Interface (BCI)に集中しており、被験者とデータセットの両方にわたる運動画像のデコードに対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-14T12:12:20Z) - Positional Contrastive Learning for Volumetric Medical Image
Segmentation [13.086140606803408]
コントラストデータペアを生成するための新しい位置コントラスト学習フレームワークを提案する。
提案手法は,半教師付き設定と移動学習の両方において既存の手法と比較して,セグメンテーション性能を大幅に向上させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-16T22:15:28Z) - Self-Ensembling Contrastive Learning for Semi-Supervised Medical Image
Segmentation [6.889911520730388]
限られたラベルを持つ医用画像セグメンテーションにおける半教師あり学習の性能向上を目指す。
我々は、ラベルのない画像に対照的な損失を与えることによって、特徴レベルで潜在表現を直接学習する。
我々はMRIとCTのセグメンテーションデータセットの実験を行い、提案手法が最先端の性能を実現することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-27T03:27:58Z) - Towards Robust Partially Supervised Multi-Structure Medical Image
Segmentation on Small-Scale Data [123.03252888189546]
データ不足下における部分教師付き学習(PSL)における方法論的ギャップを埋めるために,不確実性下でのビシナルラベル(VLUU)を提案する。
マルチタスク学習とヴィジナルリスク最小化によって動機づけられたVLUUは、ビジナルラベルを生成することによって、部分的に教師付き問題を完全な教師付き問題に変換する。
本研究は,ラベル効率の高い深層学習における新たな研究の方向性を示唆するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-28T16:31:00Z) - Multi-label Thoracic Disease Image Classification with Cross-Attention
Networks [65.37531731899837]
胸部X線画像から胸部疾患を自動分類するためのCAN(Cross-Attention Networks)を提案する。
また,クロスエントロピー損失を超える新たな損失関数を設計し,クラス間の不均衡を克服する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-21T14:37:00Z) - Confident Coreset for Active Learning in Medical Image Analysis [57.436224561482966]
本稿では,情報的サンプルを効果的に選択するための,不確実性と分散性を考慮した新しい能動的学習手法である信頼コアセットを提案する。
2つの医用画像解析タスクの比較実験により,本手法が他の活動的学習方法より優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-05T13:46:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。