論文の概要: HSADML: Hyper-Sphere Angular Deep Metric based Learning for Brain Tumor Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12269v1
• Date: Fri, 28 Jan 2022 17:37:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-31 15:44:35.408322
• Title: HSADML: Hyper-Sphere Angular Deep Metric based Learning for Brain Tumor Classification
• Title（参考訳）: HSADML:脳腫瘍分類のための超球面角深度に基づく学習
• Authors: Aman Verma and Vibhav Prakash Singh
• Abstract要約: HSADMLは、SphereFace Lossを使用したディープメトリックラーニング(DML)を可能にする新しいフレームワークである。 k-NN(k=1)を用いた最先端98.69%のアキュラシ検証
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.319978067919918
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Brain Tumors are abnormal mass of clustered cells penetrating regions of brain. Their timely identification and classification help doctors to provide appropriate treatment. However, Classifi-cation of Brain Tumors is quite intricate because of high-intra class similarity and low-inter class variability. Due to morphological similarity amongst various MRI-Slices of different classes the challenge deepens more. This all leads to hampering generalizability of classification models. To this end, this paper proposes HSADML, a novel framework which enables deep metric learning (DML) using SphereFace Loss. SphereFace loss embeds the features into a hyperspheric-manifold and then imposes margin on the embeddings to enhance differentiability between the classes. With utilization of SphereFace loss based deep metric learning it is ensured that samples from class clustered together while the different ones are pushed apart. Results reflects the promi-nence in the approach, the proposed framework achieved state-of-the-art 98.69% validation accu-racy using k-NN (k=1) and this is significantly higher than normal SoftMax Loss training which though obtains 98.47% validation accuracy but that too with limited inter-class separability and intra-class closeness. Experimental analysis done over various classifiers and loss function set-tings suggests potential in the approach.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍は脳の領域を貫通する集合細胞の異常な質量である。 タイムリーな識別と分類は、医師が適切な治療を行うのに役立つ。 しかし、脳腫瘍の分類は、高いイントラクラス類似性と低インタークラス変動のため、かなり複雑である。 様々なMRIクラスにおける形態的類似性のため、課題はさらに深まる。 この全ては分類モデルの一般化を妨げている。 そこで本稿では,SphereFace Loss を用いた深度メトリック学習(DML)を実現する新しいフレームワークであるHSADMLを提案する。 sphereface lossは、機能を超球面マニフォールドに組み込み、埋め込みにマージンを課し、クラス間の差別化性を高める。 sphereface lossベースのディープメトリック学習を利用することで、クラスからのサンプルがクラスタ化され、異なるサンプルがプッシュされる。 k-nn (k=1) を用いた98.69%の検証 accu-racy を達成し,98.47%の検証精度が得られたもののクラス間分離性とクラス内近接性が制限された通常のソフトマックス損失トレーニングよりも有意に高い。 様々な分類器と損失関数セットによる実験的解析は、アプローチの可能性を示唆している。

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