論文の概要: Evaluating the Robustness of Self-Supervised Learning in Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06986v1
• Date: Fri, 14 May 2021 17:49:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-17 12:41:30.929028
• Title: Evaluating the Robustness of Self-Supervised Learning in Medical Imaging
• Title（参考訳）: 医用画像における自己監督学習のロバスト性の評価
• Authors: Fernando Navarro, Christopher Watanabe, Suprosanna Shit, Anjany Sekuboyina, Jan C. Peeken, Stephanie E. Combs and Bjoern H. Menze
• Abstract要約: 自己監督は、小さな注釈付きデータセット上でターゲットタスクを訓練する際の効果的な学習戦略であることを示した。 本研究では,自己監視学習によって訓練されたネットワークが,医療画像の文脈における完全監視学習と比較して,堅牢性と汎用性に優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.20012795524752
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervision has demonstrated to be an effective learning strategy when training target tasks on small annotated data-sets. While current research focuses on creating novel pretext tasks to learn meaningful and reusable representations for the target task, these efforts obtain marginal performance gains compared to fully-supervised learning. Meanwhile, little attention has been given to study the robustness of networks trained in a self-supervised manner. In this work, we demonstrate that networks trained via self-supervised learning have superior robustness and generalizability compared to fully-supervised learning in the context of medical imaging. Our experiments on pneumonia detection in X-rays and multi-organ segmentation in CT yield consistent results exposing the hidden benefits of self-supervision for learning robust feature representations.
• Abstract（参考訳）: 自己監督は、小さな注釈付きデータセット上でターゲットタスクを訓練する際の効果的な学習戦略であることを示した。 現在の研究は、目的とするタスクの有意義で再利用可能な表現を学ぶために、新しいプリテキストタスクを作成することに重点を置いているが、これらの取り組みは、完全な教師付き学習に比べて限界的なパフォーマンス向上をもたらす。 一方,自己指導型ネットワークの堅牢性についてはほとんど注目されていない。 本研究では,自己教師あり学習による学習ネットワークが,医用画像の文脈における完全教師あり学習と比較して,堅牢性と一般化性に優れていることを示す。 X線およびCTにおける多臓器分画による肺炎検出実験は、頑健な特徴表現を学習するための自己監督の隠れた利点を露呈する一貫した結果をもたらす。

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