論文の概要: Combining Image Features and Patient Metadata to Enhance Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05239v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 15:43:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-17 11:17:07.199026
• Title: Combining Image Features and Patient Metadata to Enhance Transfer Learning
• Title（参考訳）: 画像特徴と患者メタデータを組み合わせるトランスファー学習の促進
• Authors: Spencer A. Thomas
• Abstract要約: 画像特徴のみを用いる場合の分類作業における6つの最先端ディープニューラルネットワークの性能と,これらを患者のメタデータと組み合わせた場合の比較を行った。 以上の結果から,この性能向上はディープネットワークの一般的な特性である可能性が示唆され,他の分野での探索が望まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we compare the performance of six state-of-the-art deep neural networks in classification tasks when using only image features, to when these are combined with patient metadata. We utilise transfer learning from networks pretrained on ImageNet to extract image features from the ISIC HAM10000 dataset prior to classification. Using several classification performance metrics, we evaluate the effects of including metadata with the image features. Furthermore, we repeat our experiments with data augmentation. Our results show an overall enhancement in performance of each network as assessed by all metrics, only noting degradation in a vgg16 architecture. Our results indicate that this performance enhancement may be a general property of deep networks and should be explored in other areas. Moreover, these improvements come at a negligible additional cost in computation time, and therefore are a practical method for other applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,画像特徴のみを用いる場合の分類作業における6つの最先端ディープニューラルネットワークの性能と,それらが患者のメタデータと組み合わせられる場合の比較を行う。 我々は、ImageNetで事前訓練されたネットワークからの転送学習を利用して、分類前のISIC HAM10000データセットから画像特徴を抽出する。 複数の分類性能指標を用いて,画像特徴量を含むメタデータの効果を評価する。 さらに,データ拡張による実験を繰り返す。 以上の結果から,vgg16アーキテクチャの劣化にのみ言及し,各ネットワークの性能の全体的な向上を示す。 以上の結果から,この性能向上はディープネットワークの汎用性であり,他の分野においても検討すべきである。 さらに、これらの改善は計算時間に必然的に追加コストがかかるため、他のアプリケーションでは実用的な方法である。

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