論文の概要: Imbalance-Aware Self-Supervised Learning for 3D Radiomic Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04167v1
• Date: Sat, 6 Mar 2021 18:17:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-09 16:03:15.063083
• Title: Imbalance-Aware Self-Supervised Learning for 3D Radiomic Representations
• Title（参考訳）: 3次元放射能表現のための不均衡認識自己監督学習
• Authors: Hongwei Li, Fei-Fei Xue, Krishna Chaitanya, Shengda Liu, Ivan Ezhov, Benedikt Wiestler, Jianguo Zhang, Bjoern Menze
• Abstract要約: 3d siameseネットワークを用いて,自己教師あり方式で画像表現の学習方法を示す。 MRIおよびCT撮影法を用いた脳腫瘍分類と肺癌のステージング作業において有意な改善がみられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.750111443935516
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Radiomic representations can quantify properties of regions of interest in medical image data. Classically, they account for pre-defined statistics of shape, texture, and other low-level image features. Alternatively, deep learning-based representations are derived from supervised learning but require expensive annotations from experts and often suffer from overfitting and data imbalance issues. In this work, we address the challenge of learning representations of 3D medical images for an effective quantification under data imbalance. We propose a \emph{self-supervised} representation learning framework to learn high-level features of 3D volumes as a complement to existing radiomics features. Specifically, we demonstrate how to learn image representations in a self-supervised fashion using a 3D Siamese network. More importantly, we deal with data imbalance by exploiting two unsupervised strategies: a) sample re-weighting, and b) balancing the composition of training batches. When combining our learned self-supervised feature with traditional radiomics, we show significant improvement in brain tumor classification and lung cancer staging tasks covering MRI and CT imaging modalities.
• Abstract（参考訳）: 放射線表現は、医療画像データに対する関心領域の特性を定量化することができる。 古典的には、形状、テクスチャ、その他の低レベル画像の特徴を事前に定義した統計データである。 あるいは、深層学習に基づく表現は教師付き学習に由来するが、専門家からの高価なアノテーションが必要であり、しばしば過度な適合とデータ不均衡の問題に悩まされる。 本稿では,データ不均衡下における効果的な定量化のための3次元医用画像の学習表現の課題について述べる。 本研究では,既存の放射能特徴を補完する3次元ボリュームの高レベル特徴を学習するための表現学習フレームワークであるemph{self-supervised}を提案する。 具体的には,3D Siameseネットワークを用いて,自己監督による画像表現の学習方法を示す。 さらに重要なのは、a)サンプルの再重み付け、b)トレーニングバッチの構成のバランスのとれた2つの監視されていない戦略を利用して、データの不均衡に対処することです。 学習した自己監督機能と従来の放射線放射能を併用すると,MRIおよびCT画像撮影を対象とする脳腫瘍分類と肺癌のステージングタスクが大幅に改善した。

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