論文の概要: Multi-Domain Balanced Sampling Improves Out-of-Generalization of Chest X-ray Pathology Prediction Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13734v1
• Date: Mon, 27 Dec 2021 15:28:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-28 19:07:38.340163
• Title: Multi-Domain Balanced Sampling Improves Out-of-Generalization of Chest X-ray Pathology Prediction Models
• Title（参考訳）: マルチドメインバランスサンプリングによる胸部X線病変予測モデルの一般化
• Authors: Enoch Tetteh, Joseph Viviano, Yoshua Bengio, David Krueger, Joseph Paul Cohen
• Abstract要約: そこで本研究では, 簡単なバッチサンプリング手法を用いた胸部X線像の分布外一般化法を提案する。 複数のトレーニングデータセット間のバランスの取れたサンプリングは、バランスを取らずにトレーニングされたベースラインモデルよりもパフォーマンスが向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.2867506736665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning models that generalize under different distribution shifts in medical imaging has been a long-standing research challenge. There have been several proposals for efficient and robust visual representation learning among vision research practitioners, especially in the sensitive and critical biomedical domain. In this paper, we propose an idea for out-of-distribution generalization of chest X-ray pathologies that uses a simple balanced batch sampling technique. We observed that balanced sampling between the multiple training datasets improves the performance over baseline models trained without balancing.
• Abstract（参考訳）: 医療画像の異なる分布シフトの下で一般化する学習モデルは、長年にわたる研究課題である。 視覚研究実践者の間では、特に敏感でクリティカルなバイオメディカル領域において、効率的で堅牢な視覚表現学習が提案されている。 本稿では,単純なバランスのとれたバッチサンプリング手法を用いた胸部x線病理の分散的一般化を提案する。 複数のトレーニングデータセット間のバランスの取れたサンプリングは、バランスを取らずにトレーニングされたベースラインモデルよりもパフォーマンスが向上する。

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