論文の概要: Continual Active Learning Using Pseudo-Domains for Limited Labelling Resources and Changing Acquisition Characteristics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13069v1
• Date: Thu, 25 Nov 2021 13:11:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 14:20:24.355728
• Title: Continual Active Learning Using Pseudo-Domains for Limited Labelling Resources and Changing Acquisition Characteristics
• Title（参考訳）: 限定ラベリング資源のための擬似ドメインを用いた連続能動学習と獲得特性の変化
• Authors: Matthias Perkonigg, Johannes Hofmanninger, Christian Herold, Helmut Prosch, Georg Langs
• Abstract要約: 臨床ルーチン中の医療画像における機械学習は、スキャナープロトコル、ハードウェア、ポリシーの変更によって損なわれる。 マルチスキャナ環境下で,医療画像のストリーム上で動作する連続的な能動学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6105699925188257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning in medical imaging during clinical routine is impaired by changes in scanner protocols, hardware, or policies resulting in a heterogeneous set of acquisition settings. When training a deep learning model on an initial static training set, model performance and reliability suffer from changes of acquisition characteristics as data and targets may become inconsistent. Continual learning can help to adapt models to the changing environment by training on a continuous data stream. However, continual manual expert labelling of medical imaging requires substantial effort. Thus, ways to use labelling resources efficiently on a well chosen sub-set of new examples is necessary to render this strategy feasible. Here, we propose a method for continual active learning operating on a stream of medical images in a multi-scanner setting. The approach automatically recognizes shifts in image acquisition characteristics - new domains -, selects optimal examples for labelling and adapts training accordingly. Labelling is subject to a limited budget, resembling typical real world scenarios. To demonstrate generalizability, we evaluate the effectiveness of our method on three tasks: cardiac segmentation, lung nodule detection and brain age estimation. Results show that the proposed approach outperforms other active learning methods, while effectively counteracting catastrophic forgetting.
• Abstract（参考訳）: 臨床ルーチン中の医療画像における機械学習は、スキャナプロトコルやハードウェア、あるいはポリシの変化によって、異種な一連の取得設定によって障害を負う。 初期静的トレーニングセットでディープラーニングモデルをトレーニングする場合、モデルのパフォーマンスと信頼性は、データとターゲットが一貫性を欠く可能性があるため、獲得特性の変化に苦しむ。 継続的学習は、連続したデータストリームでトレーニングすることで、変化する環境にモデルを適用するのに役立つ。 しかし、医用画像の連続的手技によるラベル付けにはかなりの努力が必要である。 したがって、この戦略を実現するためには、ラベルリソースを適切に選択された新しい例のサブセットで効率的に利用する方法が必要である。 本稿では,医用画像のストリーム上で動作する連続的な能動学習をマルチスキャナで行う手法を提案する。 このアプローチは、画像取得特性(新しいドメイン)のシフトを自動的に認識し、ラベリングの最適な例を選択し、それに応じてトレーニングを適用する。 ラベリングは、典型的な現実世界のシナリオに似た、限られた予算の対象となる。 汎用性を示すため,心分画,肺結節検出,脳年齢推定の3つの課題において,本手法の有効性を評価した。 その結果,提案手法は他のアクティブラーニング手法よりも優れており,その一方で破滅的な忘れ方にも効果的に対応していることがわかった。

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