論文の概要: Semantic-guided Image Virtual Attribute Learning for Noisy Multi-label Chest X-ray Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01937v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 08:04:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-08 05:05:01.742568
• Title: Semantic-guided Image Virtual Attribute Learning for Noisy Multi-label Chest X-ray Classification
• Title（参考訳）: ノイズマルチラベル胸部x線分類のためのセマンティックガイド画像仮想属性学習
• Authors: Yuanhong Chen, Fengbei Liu, Yu Tian, Yuyuan Liu, Gustavo Carneiro
• Abstract要約: ラベルからの意味情報を用いて画像の仮想属性を推定する学習手法を提案する。 ノイズの多い複数ラベルのトレーニングセットとクリーンなテストセットに関する我々の実験は、我々のモデルがすべてのデータセットに対して最先端の精度と堅牢性を持っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.95497399925679
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning methods have shown outstanding classification accuracy in medical image analysis problems, which is largely attributed to the availability of large datasets manually annotated with clean labels. However, such manual annotation can be expensive to obtain for large datasets, so we may rely on machine-generated noisy labels. Many Chest X-ray (CXR) classifiers are modelled from datasets with machine-generated labels, but their training procedure is in general not robust to the presence of noisy-label samples and can overfit those samples to produce sub-optimal solutions. Furthermore, CXR datasets are mostly multi-label, so current noisy-label learning methods designed for multi-class problems cannot be easily adapted. To address such noisy multi-label CXR learning problem, we propose a new learning method based on estimating image virtual attributes using semantic information from the label to assist in the identification and correction of noisy multi-labels from training samples. Our experiments on diverse noisy multi-label training sets and clean testing sets show that our model has state-of-the-art accuracy and robustness across all datasets.
• Abstract（参考訳）: 深層学習法は、医用画像解析問題において顕著な分類精度を示しており、これは主にクリーンラベルを手動で注釈付けした大規模なデータセットが利用可能であることに起因する。 しかし、このような手動アノテーションは大規模なデータセットでは高価であるため、マシン生成のノイズラベルに依存する可能性がある。 多くの胸部x線 (cxr) 分類器は、マシン生成ラベルを持つデータセットからモデル化されているが、その訓練手順は一般にノイズラベルサンプルの存在に頑健ではなく、それらのサンプルを過剰に適合させて副最適解を生成することができる。 さらに、CXRデータセットは主にマルチラベルであるため、現在のマルチクラス問題用に設計されたノイズラベル学習手法は容易に適応できない。 このようなノイズの多いマルチラベルCXR学習問題に対処するために,ラベルからのセマンティック情報を用いて画像仮想属性を推定し,トレーニングサンプルからのノイズの多いマルチラベルの識別と修正を支援する学習手法を提案する。 多様なノイズの多いマルチラベルトレーニングセットとクリーンなテストセットの実験は、我々のモデルがすべてのデータセットに対して最先端の精度と堅牢性を持っていることを示している。

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