論文の概要: Deep Multimodal Guidance for Medical Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05683v1
• Date: Thu, 10 Mar 2022 23:50:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-14 13:09:03.952477
• Title: Deep Multimodal Guidance for Medical Image Classification
• Title（参考訳）: 医用画像分類のための深層マルチモーダル指導
• Authors: Mayur Mallya and Ghassan Hamarneh
• Abstract要約: 深層学習のイメージベース診断への応用に焦点をあてる。 より優れたモダリティから学習した潜在表現を活用する軽量ガイダンスモデルを開発した。 上質なモダリティを必要とせずに, 劣悪なモダリティの診断性能が向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.597243018813034
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Medical imaging is a cornerstone of therapy and diagnosis in modern medicine. However, the choice of imaging modality for a particular theranostic task typically involves trade-offs between the feasibility of using a particular modality (e.g., short wait times, low cost, fast acquisition, reduced radiation/invasiveness) and the expected performance on a clinical task (e.g., diagnostic accuracy, efficacy of treatment planning and guidance). In this work, we aim to apply the knowledge learned from the less feasible but better-performing (superior) modality to guide the utilization of the more-feasible yet under-performing (inferior) modality and steer it towards improved performance. We focus on the application of deep learning for image-based diagnosis. We develop a light-weight guidance model that leverages the latent representation learned from the superior modality, when training a model that consumes only the inferior modality. We examine the advantages of our method in the context of two clinical applications: multi-task skin lesion classification from clinical and dermoscopic images and brain tumor classification from multi-sequence magnetic resonance imaging (MRI) and histopathology images. For both these scenarios we show a boost in diagnostic performance of the inferior modality without requiring the superior modality. Furthermore, in the case of brain tumor classification, our method outperforms the model trained on the superior modality while producing comparable results to the model that uses both modalities during inference.
• Abstract（参考訳）: 医用画像は現代医学における治療と診断の基礎である。 しかし、特定の脳機能障害に対する画像モダリティの選択は、通常、特定のモダリティ(例えば、短い待ち時間、低コスト、高速な取得、放射線/侵襲性の低下)と臨床タスク(例えば、診断精度、治療計画の有効性、ガイダンス)の期待性能の間のトレードオフを伴う。 本研究は,実現可能でないが優れた(上位)モダリティから学んだ知識を応用し,より実現可能であり,実行不能な(間接的な)モダリティの利用を誘導し,パフォーマンス向上に向けてそれを進めることを目的とする。 深層学習のイメージベース診断への応用に焦点をあてる。 我々は,優劣モダリティのみを消費するモデルを訓練する際に,優劣モダリティから学習した潜在表現を活用する軽量誘導モデルを開発した。 臨床および皮膚内視鏡画像からのマルチタスク皮膚病変の分類と、MRI(Multi-sequence MRI)および病理像からの脳腫瘍の分類の2つの臨床応用の文脈において、本手法の利点を検討する。 いずれのシナリオにおいても,下位モダリティの診断性能は,優れたモダリティを必要とせずに向上することが示された。 さらに,脳腫瘍の分類では,上様相を訓練したモデルよりも優れており,推論中に両方の様相を用いたモデルと同等の結果が得られた。

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