論文の概要: Boosting EfficientNets Ensemble Performance via Pseudo-Labels and Synthetic Images by pix2pixHD for Infection and Ischaemia Classification in Diabetic Foot Ulcers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.00065v1
• Date: Tue, 30 Nov 2021 19:42:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-02 14:03:29.654687
• Title: Boosting EfficientNets Ensemble Performance via Pseudo-Labels and Synthetic Images by pix2pixHD for Infection and Ischaemia Classification in Diabetic Foot Ulcers
• Title（参考訳）: pix2pixHDによる糖尿病性下腿潰瘍の感染・虚血分類におけるPseudo-LabelsとSynthetic Imagesによる効率向上
• Authors: Louise Bloch, Raphael Br\"ungel, Christoph M. Friedrich
• Abstract要約: 本研究は,2021年糖尿病足部潰瘍チャレンジ(DFUC)の一環として実施した感染症と虚血の分類について検討した。 結果として得られたトレーニングデータセットは、ベースラインの8.68ドルのサイズを特徴としている。 ベースラインと拡張トレーニングデータセットに基づいてトレーニングされたモデルとアンサンブルのパフォーマンスを比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.191505742658975
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diabetic foot ulcers are a common manifestation of lesions on the diabetic foot, a syndrome acquired as a long-term complication of diabetes mellitus. Accompanying neuropathy and vascular damage promote acquisition of pressure injuries and tissue death due to ischaemia. Affected areas are prone to infections, hindering the healing progress. The research at hand investigates an approach on classification of infection and ischaemia, conducted as part of the Diabetic Foot Ulcer Challenge (DFUC) 2021. Different models of the EfficientNet family are utilized in ensembles. An extension strategy for the training data is applied, involving pseudo-labeling for unlabeled images, and extensive generation of synthetic images via pix2pixHD to cope with severe class imbalances. The resulting extended training dataset features $8.68$ times the size of the baseline and shows a real to synthetic image ratio of $1:3$. Performances of models and ensembles trained on the baseline and extended training dataset are compared. Synthetic images featured a broad qualitative variety. Results show that models trained on the extended training dataset as well as their ensemble benefit from the large extension. F1-Scores for rare classes receive outstanding boosts, while those for common classes are either not harmed or boosted moderately. A critical discussion concretizes benefits and identifies limitations, suggesting improvements. The work concludes that classification performance of individual models as well as that of ensembles can be boosted utilizing synthetic images. Especially performance for rare classes benefits notably.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病性足潰瘍は糖尿病の長期合併症として発症した糖尿病性足部病変の共通症状である。 神経障害と血管障害を伴い、虚血による血圧障害と組織死の獲得を促進する。 感染した地域は感染しやすく、治癒の進行を妨げる。 本研究は,2021年糖尿病足部潰瘍チャレンジ(DFUC)の一環として実施した感染症と虚血の分類について検討した。 EfficientNetファミリーの異なるモデルがアンサンブルで使用される。 トレーニングデータの拡張戦略を適用し、ラベルなし画像の擬似ラベル作成とpix2pixhdによる広範な合成画像の生成を行い、厳しいクラス不均衡に対処する。 その結果得られた拡張トレーニングデータセットは、ベースラインのサイズの8.68ドルであり、実画像と合成画像の比率は1:3$である。 ベースラインと拡張トレーニングデータセットでトレーニングされたモデルとアンサンブルのパフォーマンスを比較した。 合成画像は幅広い質的多様性を特徴とする。 結果は、拡張トレーニングデータセットでトレーニングされたモデルと、大規模な拡張によるアンサンブルのメリットを示している。 希少クラスのF1スコアは顕著な上昇を受け、普通クラスのスコアは中等度に上昇しない。 批判的な議論は利点を増し、制限を特定し、改善を提案する。 この研究は、合成画像を用いて個々のモデルの分類性能とアンサンブルの分類性能を高めることができると結論づけている。 特にレアクラスのパフォーマンスは特に有益である。

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