論文の概要: How can we learn (more) from challenges? A statistical approach to
driving future algorithm development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09302v1
- Date: Thu, 17 Jun 2021 08:12:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-18 15:52:23.179353
- Title: How can we learn (more) from challenges? A statistical approach to
driving future algorithm development
- Title（参考訳）: 課題からどうやって(さらに)学ぶのか?
将来的なアルゴリズム開発への統計的アプローチ
- Authors: Tobias Ro{\ss}, Pierangela Bruno, Annika Reinke, Manuel Wiesenfarth,
Lisa Koeppel, Peter M. Full, B\"unyamin Pekdemir, Patrick Godau, Darya
Trofimova, Fabian Isensee, Sara Moccia, Francesco Calimeri, Beat P.
M\"uller-Stich, Annette Kopp-Schneider, Lena Maier-Hein
- Abstract要約: 本稿では,課題から学習し,腹腔鏡ビデオにおけるインスタンスセグメンテーションの具体的タスクをインスタンス化する統計フレームワークを提案する。
2,728枚の画像から51,542個のメタデータを抽出し,ロバスト・メディカル・インスツルメンツ・チャレンジ(ROBUST-MIS)の結果に適用した。
提案手法の開発は,従来の手法が失敗する傾向にあった画像の処理において,最先端の総合的性能と具体的な強みを有する深層学習モデルを得た。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0690055408831725
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Challenges have become the state-of-the-art approach to benchmark image
analysis algorithms in a comparative manner. While the validation on identical
data sets was a great step forward, results analysis is often restricted to
pure ranking tables, leaving relevant questions unanswered. Specifically,
little effort has been put into the systematic investigation on what
characterizes images in which state-of-the-art algorithms fail. To address this
gap in the literature, we (1) present a statistical framework for learning from
challenges and (2) instantiate it for the specific task of instrument instance
segmentation in laparoscopic videos. Our framework relies on the semantic meta
data annotation of images, which serves as foundation for a General Linear
Mixed Models (GLMM) analysis. Based on 51,542 meta data annotations performed
on 2,728 images, we applied our approach to the results of the Robust Medical
Instrument Segmentation Challenge (ROBUST-MIS) challenge 2019 and revealed
underexposure, motion and occlusion of instruments as well as the presence of
smoke or other objects in the background as major sources of algorithm failure.
Our subsequent method development, tailored to the specific remaining issues,
yielded a deep learning model with state-of-the-art overall performance and
specific strengths in the processing of images in which previous methods tended
to fail. Due to the objectivity and generic applicability of our approach, it
could become a valuable tool for validation in the field of medical image
analysis and beyond. and segmentation of small, crossing, moving and
transparent instrument(s) (parts).
- Abstract（参考訳）: 課題は、画像解析アルゴリズムを比較的にベンチマークするための最先端のアプローチとなっている。
同一のデータセットの検証は大きな前進でしたが、結果分析は純粋なランキングテーブルに限定されることが多く、関連する質問は答えられません。
具体的には、最先端のアルゴリズムが失敗した画像の特徴を体系的に調査する作業はほとんど行われていない。
文献のこのギャップに対処するため,(1)課題から学ぶための統計的枠組みを提示し,(2)腹腔鏡ビデオにおける機器のインスタンスセグメンテーションの特定のタスクをインスタンス化する。
我々のフレームワークは画像の意味的メタデータアノテーションに依存しており、GLMM(General Linear Mixed Models)解析の基礎となっている。
2,728枚の画像上で実行される51,542個のメタデータアノテーションに基づいて,Robost Medical Instrument Segmentation Challenge (ROBUST-MIS) Challenge 2019の結果にアプローチを適用した。
その後の手法開発では,既存の手法が失敗する傾向にあった画像の処理において,最先端の総合的性能と特定の強みを持つディープラーニングモデルを構築した。
このアプローチの客観性と汎用的適用性から,医療画像解析などの分野における検証ツールとして有用である可能性が示唆された。
そして、小さく、交差し、移動し、透明な機器(parts)のセグメンテーション。
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