論文の概要: Self-Supervised Deep Learning to Enhance Breast Cancer Detection on Screening Mammography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.08812v1
• Date: Wed, 16 Mar 2022 03:47:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 13:06:53.059979
• Title: Self-Supervised Deep Learning to Enhance Breast Cancer Detection on Screening Mammography
• Title（参考訳）: 検診マンモグラフィにおける自己教師付きディープラーニングによる乳癌検出
• Authors: John D. Miller, Vignesh A. Arasu, Albert X. Pu, Laurie R. Margolies, Weiva Sieh, Li Shen
• Abstract要約: 本稿では、この問題を解決するために、強化に基づく自己教師付き学習(SSL)技術について検討する。 乳がん検出を例として,まずマンモグラム特異的な形質転換パラダイムを同定する。 本研究では,一様タイル付きパッチの予測から画像全体への事前学習モデルを変換する手法と,分類性能を向上させるアテンションベースプーリング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9082470896148425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: A major limitation in applying deep learning to artificial intelligence (AI) systems is the scarcity of high-quality curated datasets. We investigate strong augmentation based self-supervised learning (SSL) techniques to address this problem. Using breast cancer detection as an example, we first identify a mammogram-specific transformation paradigm and then systematically compare four recent SSL methods representing a diversity of approaches. We develop a method to convert a pretrained model from making predictions on uniformly tiled patches to whole images, and an attention-based pooling method that improves the classification performance. We found that the best SSL model substantially outperformed the baseline supervised model. The best SSL model also improved the data efficiency of sample labeling by nearly 4-fold and was highly transferrable from one dataset to another. SSL represents a major breakthrough in computer vision and may help the AI for medical imaging field to shift away from supervised learning and dependency on scarce labels.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムにディープラーニングを適用する際の大きな制限は、高品質なキュレートデータセットの不足である。 本稿では,この問題に対処するために,強化強化型自己教師付き学習(ssl)手法を検討する。 乳がん検出を例として,まずマンモグラム特異的なトランスフォーメーションパラダイムを同定し,近年の4つのSSL手法を系統的に比較した。 本研究では,一様タイル付きパッチの予測から画像全体への事前学習モデルを変換する手法と,分類性能を向上させるアテンションベースプーリング手法を提案する。 最高のSSLモデルはベースライン管理モデルよりも大幅に優れていた。 最高のsslモデルはサンプルラベリングのデータ効率をほぼ4倍に向上し、データセットから別のデータに高い転送性を持っていた。 SSLはコンピュータビジョンにおける大きなブレークスルーであり、医療画像分野のAIが、教師付き学習や不足ラベルへの依存から脱却するのに役立つ可能性がある。

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