論文の概要: A Data-Adaptive Loss Function for Incomplete Data and Incremental
Learning in Semantic Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.11020v1
- Date: Thu, 22 Apr 2021 12:46:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-23 18:48:37.705655
- Title: A Data-Adaptive Loss Function for Incomplete Data and Incremental
Learning in Semantic Image Segmentation
- Title（参考訳）: 意味画像分割における不完全データとインクリメンタル学習のためのデータ適応損失関数
- Authors: Minh H. Vu and Gabriella Norman and Tufve Nyholm and Tommy L\"ofstedt
- Abstract要約: 深層畳み込みニューラルネットワークのトレーニングには、しばしば大量の画像データが必要となる。
決定支援システムがすでにデプロイされ、使用されている場合に、新しい構造を追加すると潜在的な問題が発生する。
アノテーションが欠落した場合でも、利用可能なすべてのデータを利用するために利用可能なデータに適応する新しい損失関数を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.294014185517203
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the last years, deep learning has dramatically improved the performances
in a variety of medical image analysis applications. Among different types of
deep learning models, convolutional neural networks have been among the most
successful and they have been used in many applications in medical imaging.
Training deep convolutional neural networks often requires large amounts of
image data to generalize well to new unseen images. It is often time-consuming
and expensive to collect large amounts of data in the medical image domain due
to expensive imaging systems, and the need for experts to manually make ground
truth annotations. A potential problem arises if new structures are added when
a decision support system is already deployed and in use. Since the field of
radiation therapy is constantly developing, the new structures would also have
to be covered by the decision support system.
In the present work, we propose a novel loss function, that adapts to the
available data in order to utilize all available data, even when some have
missing annotations. We demonstrate that the proposed loss function also works
well in an incremental learning setting, where it can automatically incorporate
new structures as they appear. Experiments on a large in-house data set show
that the proposed method performs on par with baseline models, while greatly
reducing the training time.
- Abstract（参考訳）: 近年,深層学習は様々な医用画像解析アプリケーションの性能を劇的に向上させてきた。
様々なタイプのディープラーニングモデルの中で、畳み込みニューラルネットワークが最も成功しており、医療画像の多くの応用に使われている。
深層畳み込みニューラルネットワークのトレーニングには、しばしば大量の画像データが必要となる。
高価なイメージングシステムや、専門家が手動で真実の注釈を作成する必要があるため、医療画像領域で大量のデータを集めるのに時間と費用がかかることが多い。
決定支援システムがすでにデプロイされ、使用されている場合に、新しい構造を追加すると潜在的な問題が発生する。
放射線治療の分野は絶えず発展しており、新しい構造も意思決定支援システムによってカバーされる必要がある。
本研究では,アノテーションが欠落している場合でも,利用可能なデータに適応して利用可能なすべてのデータを利用する新しい損失関数を提案する。
提案する損失関数はインクリメンタルな学習環境でもうまく機能し,新しい構造が現れると自動的に組み込まれることを実証する。
大規模な社内データセット実験により,提案手法はベースラインモデルと同等に動作し,トレーニング時間を大幅に短縮することを示した。
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