Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-supervised Learning from 100 Million Medical Images

論文の概要: Self-supervised Learning from 100 Million Medical Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01283v1
Date: Tue, 4 Jan 2022 18:27:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-05 14:04:26.846832
Title: Self-supervised Learning from 100 Million Medical Images
Title（参考訳）: 1億の医用画像からの自己教師あり学習
Authors: Florin C. Ghesu, Bogdan Georgescu, Awais Mansoor, Youngjin Yoo, Dominik Neumann, Pragneshkumar Patel, R.S. Vishwanath, James M. Balter, Yue Cao, Sasa Grbic, Dorin Comaniciu
Abstract要約: コントラスト学習とオンライン特徴クラスタリングに基づく,リッチな画像特徴の自己教師付き学習手法を提案する。我々は,X線撮影,CT,MRI,超音波など,様々なモードの医療画像10万枚を超える大規模なトレーニングデータセットを活用している。本稿では,X線撮影,CT,MRにおける画像評価の課題に対して,この戦略の多くの利点を強調した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.958840691105992
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Building accurate and robust artificial intelligence systems for medical image assessment requires not only the research and design of advanced deep learning models but also the creation of large and curated sets of annotated training examples. Constructing such datasets, however, is often very costly -- due to the complex nature of annotation tasks and the high level of expertise required for the interpretation of medical images (e.g., expert radiologists). To counter this limitation, we propose a method for self-supervised learning of rich image features based on contrastive learning and online feature clustering. For this purpose we leverage large training datasets of over 100,000,000 medical images of various modalities, including radiography, computed tomography (CT), magnetic resonance (MR) imaging and ultrasonography. We propose to use these features to guide model training in supervised and hybrid self-supervised/supervised regime on various downstream tasks. We highlight a number of advantages of this strategy on challenging image assessment problems in radiography, CT and MR: 1) Significant increase in accuracy compared to the state-of-the-art (e.g., AUC boost of 3-7% for detection of abnormalities from chest radiography scans and hemorrhage detection on brain CT); 2) Acceleration of model convergence during training by up to 85% compared to using no pretraining (e.g., 83% when training a model for detection of brain metastases in MR scans); 3) Increase in robustness to various image augmentations, such as intensity variations, rotations or scaling reflective of data variation seen in the field.
Abstract（参考訳）: 医療画像評価のための正確で堅牢な人工知能システムの構築には、高度なディープラーニングモデルの研究と設計だけでなく、注釈付きトレーニング例の大規模かつキュレーションセットの作成が必要である。しかし、このようなデータセットの構築は、しばしば非常にコストがかかる - アノテーションタスクの複雑な性質と、医療画像(例えば、専門家放射線科医)の解釈に必要な高度な専門知識のおかげで。この制限に対応するために、コントラスト学習とオンライン特徴クラスタリングに基づくリッチ画像特徴の自己教師付き学習法を提案する。この目的のために,X線撮影,CT,MRI,超音波などの様々なモードの医療画像10万枚を超える大規模なトレーニングデータセットを利用する。本稿では,これらの特徴を,様々な下流タスクにおける教師付き・ハイブリッド型自己監督・教師付きシステムにおけるモデルトレーニングの指導に利用することを提案する。画像診断, CT, MRにおける画像評価の課題に対して, この戦略の多くの利点を強調した。 1)最先端と比較しての精度の顕著な上昇(例:AUCによる胸部X線撮影による異常検出と脳CTでの出血検出の3-7%) 2)トレーニング中のモデル収束の促進は,事前トレーニングを行わない場合と比較して最大85%向上する(例,mrスキャンにおける脳転移検出モデルのトレーニング時83%)。 3)フィールドで見られるデータ変動の強度変化,回転,スケーリング反射などの画像強化に対するロバスト性の向上。

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