論文の概要: Performance or Trust? Why Not Both. Deep AUC Maximization with Self-Supervised Learning for COVID-19 Chest X-ray Classifications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.08363v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 21:16:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-18 11:41:56.064049
• Title: Performance or Trust? Why Not Both. Deep AUC Maximization with Self-Supervised Learning for COVID-19 Chest X-ray Classifications
• Title（参考訳）: パフォーマンスか信頼か? 両方ではない。 自己教師付き学習による深部auc最大化による胸部x線診断
• Authors: Siyuan He, Pengcheng Xi, Ashkan Ebadi, Stephane Tremblay, Alexander Wong
• Abstract要約: ディープラーニングモデルのトレーニングでは、パフォーマンスと信頼の間に妥協をしなければなりません。 本研究は、新型コロナウイルス患者のコンピュータ支援スクリーニングのための自己教師型学習と新しい代理損失を統合したものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.52228843498193
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective representation learning is the key in improving model performance for medical image analysis. In training deep learning models, a compromise often must be made between performance and trust, both of which are essential for medical applications. Moreover, models optimized with cross-entropy loss tend to suffer from unwarranted overconfidence in the majority class and over-cautiousness in the minority class. In this work, we integrate a new surrogate loss with self-supervised learning for computer-aided screening of COVID-19 patients using radiography images. In addition, we adopt a new quantification score to measure a model's trustworthiness. Ablation study is conducted for both the performance and the trust on feature learning methods and loss functions. Comparisons show that leveraging the new surrogate loss on self-supervised models can produce label-efficient networks that are both high-performing and trustworthy.
• Abstract（参考訳）: 医用画像解析におけるモデル性能向上の鍵は効果的な表現学習である。 ディープラーニングモデルのトレーニングでは、医療応用に不可欠なパフォーマンスと信頼の妥協がしばしば必要となる。 さらに、クロスエントロピー損失に最適化されたモデルは、多数派における不当な過剰信頼と少数派階級における過慎重さに苦しむ傾向がある。 本研究では,新しいサロゲート損失と自己教師付き学習を統合し,x線画像を用いた新型コロナウイルス患者のコンピュータ支援スクリーニングを行った。 さらに,モデルの信頼性を評価するために,新しい定量化スコアを適用した。 特徴学習法と損失関数に対する性能と信頼の両方についてアブレーション研究を行った。 自己教師型モデルに新たなサロゲート損失を活用することで,高性能かつ信頼性の高いラベル効率の高いネットワークを創出できることを示す。

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