論文の概要: Variational Knowledge Distillation for Disease Classification in Chest X-Rays

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10825v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 14:13:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 14:25:56.835679
• Title: Variational Knowledge Distillation for Disease Classification in Chest X-Rays
• Title（参考訳）: 胸部x線疾患分類のための変分知識蒸留
• Authors: Tom van Sonsbeek, Xiantong Zhen, Marcel Worring and Ling Shao
• Abstract要約: 我々は,X線に基づく疾患分類のための新しい確率的推論フレームワークである反復的知識蒸留(VKD)を提案する。 提案手法の有効性を,X線画像とEHRを用いた3つの公開ベンチマークデータセットに示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.04931207504173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Disease classification relying solely on imaging data attracts great interest in medical image analysis. Current models could be further improved, however, by also employing Electronic Health Records (EHRs), which contain rich information on patients and findings from clinicians. It is challenging to incorporate this information into disease classification due to the high reliance on clinician input in EHRs, limiting the possibility for automated diagnosis. In this paper, we propose \textit{variational knowledge distillation} (VKD), which is a new probabilistic inference framework for disease classification based on X-rays that leverages knowledge from EHRs. Specifically, we introduce a conditional latent variable model, where we infer the latent representation of the X-ray image with the variational posterior conditioning on the associated EHR text. By doing so, the model acquires the ability to extract the visual features relevant to the disease during learning and can therefore perform more accurate classification for unseen patients at inference based solely on their X-ray scans. We demonstrate the effectiveness of our method on three public benchmark datasets with paired X-ray images and EHRs. The results show that the proposed variational knowledge distillation can consistently improve the performance of medical image classification and significantly surpasses current methods.
• Abstract（参考訳）: 画像データのみに依存する疾患分類は、医用画像解析に大きな関心を惹きつける。 しかし、現在のモデルはさらに改良され、Electronic Health Records (EHRs) も採用され、患者の豊富な情報と臨床医の発見が含まれている。 EHRにおける臨床入力への依存度が高いため,この情報を疾患分類に組み込むことは困難であり,自動診断の可能性に限界がある。 本稿では,eersの知識を活用したx線に基づく疾患分類のための新しい確率的推論フレームワークである \textit{variational knowledge distillation} (vkd) を提案する。 具体的には、条件付き潜在変数モデルを導入し、関連するEHRテキスト上で、X線画像の潜時表現と変分後条件を推論する。 これにより、学習中に疾患に関連する視覚特徴を抽出し、x線スキャンのみに基づいて、未発見の患者に対してより正確な分類を行うことができる。 提案手法の有効性を,X線画像とEHRを用いた3つの公開ベンチマークデータセットに示す。 その結果,提案する変分知識蒸留は医用画像分類の性能を一貫して向上させ,現在の方法を大幅に上回ることがわかった。

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