Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting Visual Improvement after Macular Hole Surgery: a Cautionary Tale on Deep Learning with Very Limited Data

論文の概要: Predicting Visual Improvement after Macular Hole Surgery: a Cautionary Tale on Deep Learning with Very Limited Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09463v1
Date: Mon, 20 Sep 2021 12:23:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-21 23:40:52.205999
Title: Predicting Visual Improvement after Macular Hole Surgery: a Cautionary Tale on Deep Learning with Very Limited Data
Title（参考訳）: 黄斑円孔手術後の視力改善予測 : 極めて限られたデータを用いた深層学習の注意点
Authors: M. Godbout, A. Lachance, F. Antaki, A. Dirani, A. Durand
Abstract要約: 術前データから黄斑円孔手術後の視力改善予測のための機械学習モデルの有用性について検討した。最終的に総サンプルは121個に過ぎず、非常に限られたデータ体制で作業しています。検査対象の深部視覚モデルは, 臨床像の簡易回帰モデルにより性能が向上していることが判明した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We investigate the potential of machine learning models for the prediction of visual improvement after macular hole surgery from preoperative data (retinal images and clinical features). Collecting our own data for the task, we end up with only 121 total samples, putting our work in the very limited data regime. We explore a variety of deep learning methods for limited data to train deep computer vision models, finding that all tested deep vision models are outperformed by a simple regression model on the clinical features. We believe this is compelling evidence of the extreme difficulty of using deep learning on very limited data.
Abstract（参考訳）: 術前データ(網膜画像および臨床特徴)から黄斑円孔手術後の視覚改善予測のための機械学習モデルの可能性について検討した。タスクのために独自のデータを集めると、最終的には合計121のサンプルしか得られなくなり、非常に限られたデータレジームになります。深部コンピュータビジョンモデルを訓練するための限られたデータのための様々な深部学習法を探索し、テストされた深部視覚モデルは、臨床機能に関する単純な回帰モデルによって圧倒されていることを見出した。これは非常に限られたデータでディープラーニングを使うのが極めて難しいという、説得力のある証拠だと考えています。

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