論文の概要: Robust Medical Image Classification from Noisy Labeled Data with Global
and Local Representation Guided Co-training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04723v1
- Date: Tue, 10 May 2022 07:50:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-14 18:06:53.503811
- Title: Robust Medical Image Classification from Noisy Labeled Data with Global
and Local Representation Guided Co-training
- Title（参考訳）: 大域的・局所的な表現指導による雑音ラベルデータからのロバストな医用画像分類
- Authors: Cheng Xue, Lequan Yu, Pengfei Chen, Qi Dou, and Pheng-Ann Heng
- Abstract要約: 本稿では,ロバストな医用画像分類のためのグローバルおよびローカルな表現学習を用いた新しい協調学習パラダイムを提案する。
ノイズラベルフィルタを用いた自己アンサンブルモデルを用いて、クリーンでノイズの多いサンプルを効率的に選択する。
また,ネットワークを暗黙的に正規化してノイズの多いサンプルを利用するための,グローバルかつ局所的な表現学習手法を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.60883490436956
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep neural networks have achieved remarkable success in a wide variety of
natural image and medical image computing tasks. However, these achievements
indispensably rely on accurately annotated training data. If encountering some
noisy-labeled images, the network training procedure would suffer from
difficulties, leading to a sub-optimal classifier. This problem is even more
severe in the medical image analysis field, as the annotation quality of
medical images heavily relies on the expertise and experience of annotators. In
this paper, we propose a novel collaborative training paradigm with global and
local representation learning for robust medical image classification from
noisy-labeled data to combat the lack of high quality annotated medical data.
Specifically, we employ the self-ensemble model with a noisy label filter to
efficiently select the clean and noisy samples. Then, the clean samples are
trained by a collaborative training strategy to eliminate the disturbance from
imperfect labeled samples. Notably, we further design a novel global and local
representation learning scheme to implicitly regularize the networks to utilize
noisy samples in a self-supervised manner. We evaluated our proposed robust
learning strategy on four public medical image classification datasets with
three types of label noise,ie,random noise, computer-generated label noise, and
inter-observer variability noise. Our method outperforms other learning from
noisy label methods and we also conducted extensive experiments to analyze each
component of our method.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、様々な自然画像と医療画像コンピューティングタスクで顕著な成功を収めてきた。
しかし、これらの成果は正確に注釈付けされたトレーニングデータに依存している。
ノイズの多いラベル付き画像に遭遇した場合、ネットワークトレーニング手順は困難に悩まされ、サブ最適分類器となる。
この問題は、医用画像の注釈品質がアノテータの専門知識や経験に大きく依存するため、医用画像解析の分野ではさらに深刻である。
本稿では,高品質なアノテート医療データの欠如に対処するために,雑音ラベルデータからロバストな医用画像分類を行うための,グローバルおよびローカル表現学習を用いた新しい協調学習パラダイムを提案する。
具体的には,ノイズラベルフィルタ付き自己センブルモデルを用いて,クリーンでノイズの多いサンプルを効率的に選択する。
そして、クリーンサンプルを共同トレーニング戦略で訓練し、不完全なラベル付きサンプルからの混乱を解消する。
特に,ネットワークを暗黙的に規則化し,自己教師あり方式でノイズサンプルを活用するための,新たなグローバル・ローカル表現学習方式を考案した。
提案手法は,3種類のラベルノイズ,ie,randomノイズ,コンピュータ生成ラベルノイズ,observer間変動雑音を含む4つの医療画像分類データセット上でロバストな学習戦略を評価した。
提案手法は,ノイズラベル法で他の学習よりも優れており,また,各成分の分析実験も行った。
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