論文の概要: Out-of-Distribution Detection for Dermoscopic Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07819v1
• Date: Thu, 15 Apr 2021 23:34:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 05:57:33.855888
• Title: Out-of-Distribution Detection for Dermoscopic Image Classification
• Title（参考訳）: 鏡視下画像分類における分布外検出
• Authors: Mohammadreza Mohseni, Jordan Yap, William Yolland, Majid Razmara, M Stella Atkins
• Abstract要約: 本研究では, 神経ネットワークを訓練する新しい簡易な手法を開発し, 皮膚疾患画像の分布を分類する。 本研究では,BinaryHeadsモデルが,データのアンバランス時の分類バランス精度を損なわないだけでなく,バランス精度を一貫して改善していることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical image diagnosis can be achieved by deep neural networks, provided there is enough varied training data for each disease class. However, a hitherto unknown disease class not encountered during training will inevitably be misclassified, even if predicted with low probability. This problem is especially important for medical image diagnosis, when an image of a hitherto unknown disease is presented for diagnosis, especially when the images come from the same image domain, such as dermoscopic skin images. Current out-of-distribution detection algorithms act unfairly when the in-distribution classes are imbalanced, by favouring the most numerous disease in the training sets. This could lead to false diagnoses for rare cases which are often medically important. We developed a novel yet simple method to train neural networks, which enables them to classify in-distribution dermoscopic skin disease images and also detect novel diseases from dermoscopic images at test time. We show that our BinaryHeads model not only does not hurt classification balanced accuracy when the data is imbalanced, but also consistently improves the balanced accuracy. We also introduce an important method to investigate the effectiveness of out-of-distribution detection methods based on presence of varying amounts of out-of-distribution data, which may arise in real-world settings.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークによって医療画像診断が可能であり、疾患クラスごとに十分なトレーニングデータがある。 しかし、訓練中に遭遇しない未知の病気クラスは、低い確率で予測しても必然的に誤分類される。 この問題は医用画像診断において特に重要であり、特に皮膚鏡などの同一画像領域から画像が得られた場合に、被検者不明の疾患の画像が診断のために提示される。 現在の分布外検出アルゴリズムは、分布内クラスが不均衡な場合に不公平に動作し、トレーニングセットで最も多い疾患を選択する。 これは、しばしば医学的に重要なまれな症例の誤診につながる可能性がある。 そこで我々は,神経ネットワークを訓練する新しい手法を開発し,皮膚疾患の画像の分布を分類し,検査時に皮膚内視鏡画像から新たな疾患を検出する。 提案手法は,データのバランスが取れない場合の分類バランスのよい精度を損なうだけでなく,バランスの取れた精度を一貫して向上させる。 また,実環境において発生する可能性のある多種多様な分散データの存在に基づいて,分散検出手法の有効性を検討するための重要な手法を提案する。

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