論文の概要: GaNDLF: A Generally Nuanced Deep Learning Framework for Scalable End-to-End Clinical Workflows in Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01006v1
• Date: Fri, 26 Feb 2021 02:24:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:18:12.620858
• Title: GaNDLF: A Generally Nuanced Deep Learning Framework for Scalable End-to-End Clinical Workflows in Medical Imaging
• Title（参考訳）: GaNDLF:医療画像におけるスケーラブルなエンドツーエンド臨床ワークフローのための一般向けディープラーニングフレームワーク
• Authors: Sarthak Pati, Siddhesh P. Thakur, Megh Bhalerao, Ujjwal Baid, Caleb Grenko, Brandon Edwards, Micah Sheller, Jose Agraz, Bhakti Baheti, Vishnu Bashyam, Parth Sharma, Babak Haghighi, Aimilia Gastounioti, Mark Bergman, Bjoern Menze, Despina Kontos, Christos Davatzikos, Spyridon Bakas
• Abstract要約: この原稿は textbfGenertextbfally textbfNuanced textbfDeep textbfLearning textbfFramework (GaNDLF) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8937195386789494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep Learning (DL) has greatly highlighted the potential impact of optimized machine learning in both the scientific and clinical communities. The advent of open-source DL libraries from major industrial entities, such as TensorFlow (Google), PyTorch (Facebook), and MXNet (Apache), further contributes to DL promises on the democratization of computational analytics. However, increased technical and specialized background is required to develop DL algorithms, and the variability of implementation details hinders their reproducibility. Towards lowering the barrier and making the mechanism of DL development, training, and inference more stable, reproducible, and scalable, without requiring an extensive technical background, this manuscript proposes the \textbf{G}ener\textbf{a}lly \textbf{N}uanced \textbf{D}eep \textbf{L}earning \textbf{F}ramework (GaNDLF). With built-in support for $k$-fold cross-validation, data augmentation, multiple modalities and output classes, and multi-GPU training, as well as the ability to work with both radiographic and histologic imaging, GaNDLF aims to provide an end-to-end solution for all DL-related tasks, to tackle problems in medical imaging and provide a robust application framework for deployment in clinical workflows.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)は、科学と臨床の両方のコミュニティで最適化された機械学習の潜在的な影響を大幅に強調しています。 TensorFlow(Google)、PyTorch(Facebook)、MXNet(Apache)といった主要な産業組織からのオープンソースDLライブラリの出現は、計算分析の民主化におけるDLの約束にも貢献している。 しかし、dlアルゴリズムの開発には技術と専門的な背景が増す必要があり、実装の詳細のばらつきによってその再現性が阻害される。 障壁を低くし、DL開発、トレーニング、推論のメカニズムをより安定、再現可能、スケーラブルにするために、広範な技術的背景を必要とせずに、この原稿は \textbf{G}ener\textbf{a}lly \textbf{N}uanced \textbf{D}eep \textbf{L}earning \textbf{F}ramework (GaNDLF)を提案する。 k$フォールドのクロスバリデーション、データ拡張、複数モードと出力クラス、マルチGPUトレーニングのビルトインサポート、放射線画像と組織像の両方を扱う機能、GaNDLFは、すべてのDL関連タスクに対するエンドツーエンドソリューションの提供、医療画像の問題への取り組み、臨床ワークフローへのデプロイのための堅牢なアプリケーションフレームワークの提供を目的としている。

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