論文の概要: T-AutoML: Automated Machine Learning for Lesion Segmentation using
Transformers in 3D Medical Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07535v1
- Date: Mon, 15 Nov 2021 04:57:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-16 14:52:51.007631
- Title: T-AutoML: Automated Machine Learning for Lesion Segmentation using
Transformers in 3D Medical Imaging
- Title（参考訳）: t-automl:3次元医用イメージングにおけるトランスフォーマーを用いた病変分割の自動機械学習
- Authors: Dong Yang, Andriy Myronenko, Xiaosong Wang, Ziyue Xu, Holger R. Roth,
Daguang Xu
- Abstract要約: ディープラーニングに基づくアプローチは、従来の手法よりも大幅に性能を向上した。
本稿では,機械学習アルゴリズムT-AutoMLを提案する。
我々は,T-AutoMLを複数の大規模公共病変セグメントデータセットで検証し,最先端の性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.559104567182686
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Lesion segmentation in medical imaging has been an important topic in
clinical research. Researchers have proposed various detection and segmentation
algorithms to address this task. Recently, deep learning-based approaches have
significantly improved the performance over conventional methods. However, most
state-of-the-art deep learning methods require the manual design of multiple
network components and training strategies. In this paper, we propose a new
automated machine learning algorithm, T-AutoML, which not only searches for the
best neural architecture, but also finds the best combination of
hyper-parameters and data augmentation strategies simultaneously. The proposed
method utilizes the modern transformer model, which is introduced to adapt to
the dynamic length of the search space embedding and can significantly improve
the ability of the search. We validate T-AutoML on several large-scale public
lesion segmentation data-sets and achieve state-of-the-art performance.
- Abstract（参考訳）: 画像診断における病変分割は臨床研究において重要な課題である。
この課題に対処するために、研究者は様々な検出アルゴリズムとセグメンテーションアルゴリズムを提案した。
近年,ディープラーニングに基づくアプローチにより,従来の手法よりも性能が大幅に向上している。
しかし、最先端のディープラーニング手法の多くは、複数のネットワークコンポーネントとトレーニング戦略の手動設計を必要とする。
本稿では,機械学習アルゴリズムT-AutoMLを提案する。このアルゴリズムは,最高のニューラルネットワークを探索するだけでなく,ハイパーパラメータとデータ拡張戦略を同時に組み合わせることで,最適な組み合わせを見つけることができる。
提案手法は,探索空間埋め込みの動的長さに適応し,探索能力を大幅に向上させるため,現代の変圧器モデルを用いている。
我々は,T-AutoMLを複数の大規模公共病変セグメントデータセットで検証し,最先端の性能を実現する。
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