論文の概要: Compound Figure Separation of Biomedical Images with Side Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08650v1
• Date: Mon, 19 Jul 2021 07:16:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-20 14:56:58.857800
• Title: Compound Figure Separation of Biomedical Images with Side Loss
• Title（参考訳）: 側方損失を伴う生体画像の複合図形分離
• Authors: Tianyuan Yao, Chang Qu, Quan Liu, Ruining Deng, Yuanhan Tian, Jiachen Xu, Aadarsh Jha, Shunxing Bao, Mengyang Zhao, Agnes B. Fogo, Bennett A.Landman, Catie Chang, Haichun Yang, Yuankai Huo
• Abstract要約: 医用画像解析では、注釈のないデータであっても個々の研究室で入手することは困難である。 画像からの弱い分類アノテーションを用いた簡易な複合図形分離(SimCFS)フレームワークを提案する。 SimCFSはImageCLEF 2016 Compound Figure Separation Databaseで新しい最先端のパフォーマンスを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.037505559439388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised learning algorithms (e.g., self-supervised learning, auto-encoder, contrastive learning) allow deep learning models to learn effective image representations from large-scale unlabeled data. In medical image analysis, even unannotated data can be difficult to obtain for individual labs. Fortunately, national-level efforts have been made to provide efficient access to obtain biomedical image data from previous scientific publications. For instance, NIH has launched the Open-i search engine that provides a large-scale image database with free access. However, the images in scientific publications consist of a considerable amount of compound figures with subplots. To extract and curate individual subplots, many different compound figure separation approaches have been developed, especially with the recent advances in deep learning. However, previous approaches typically required resource extensive bounding box annotation to train detection models. In this paper, we propose a simple compound figure separation (SimCFS) framework that uses weak classification annotations from individual images. Our technical contribution is three-fold: (1) we introduce a new side loss that is designed for compound figure separation; (2) we introduce an intra-class image augmentation method to simulate hard cases; (3) the proposed framework enables an efficient deployment to new classes of images, without requiring resource extensive bounding box annotations. From the results, the SimCFS achieved a new state-of-the-art performance on the ImageCLEF 2016 Compound Figure Separation Database. The source code of SimCFS is made publicly available at https://github.com/hrlblab/ImageSeperation.
• Abstract（参考訳）: 教師なし学習アルゴリズム(例えば、自己教師付き学習、オートエンコーダ、コントラスト学習)により、ディープラーニングモデルは大規模なラベルなしデータから効果的な画像表現を学ぶことができる。 医用画像解析では、注釈のないデータでも個々の研究室では入手が困難である。 幸いなことに、以前の科学出版物からバイオメディカル画像データを得るための効率的なアクセスを提供するための全国レベルの努力がなされている。 たとえばnihは、大規模な画像データベースに無料アクセスを提供するopen-i検索エンジンを立ち上げた。 しかし、科学出版物にある画像は、相当量の複写と副題で構成されている。 個々のサブプロットを抽出し、キュレートするために、特に近年の深層学習の進歩により、多くの異なる複合図形分離アプローチが開発されている。 しかし、従来のアプローチでは、検出モデルをトレーニングするためにリソースの広範なバウンディングボックスアノテーションが必要であった。 本稿では,個々の画像からの弱い分類アノテーションを用いた単純な複合図形分離(SimCFS)フレームワークを提案する。 1)複合図形分離用に設計された新たなサイドロスの導入,(2)ハードケースをシミュレートするためのクラス内画像拡張手法の導入,(3)提案するフレームワークは,リソースの豊富な境界ボックスアノテーションを必要とせずに,画像の新たなクラスへの効率的な展開を可能にする。 結果から、SimCFSはImageCLEF 2016 Compound Figure Separation Database上で、最先端のパフォーマンスを新たに達成した。 SimCFSのソースコードはhttps://github.com/hrlblab/ImageSeperationで公開されている。

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