論文の概要: A novel adversarial learning strategy for medical image classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11501v2
- Date: Sun, 26 Jun 2022 22:28:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-28 10:30:09.584154
- Title: A novel adversarial learning strategy for medical image classification
- Title（参考訳）: 医用画像分類のための新しい敵対的学習戦略
- Authors: Zong Fan, Xiaohui Zhang, Jacob A. Gasienica, Jennifer Potts, Su Ruan,
Wade Thorstad, Hiram Gay, Xiaowei Wang, Hua Li
- Abstract要約: 補助畳み込みニューラルネットワーク(AuxCNN)は、中間層のトレーニングを容易にするために、従来の分類ネットワーク上に採用されている。
本研究では,医用画像分類のための深層ニューラルネットワークのトレーニングを支援するための,対角学習に基づくAuxCNNを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.253330143870427
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning (DL) techniques have been extensively utilized for medical
image classification. Most DL-based classification networks are generally
structured hierarchically and optimized through the minimization of a single
loss function measured at the end of the networks. However, such a single loss
design could potentially lead to optimization of one specific value of interest
but fail to leverage informative features from intermediate layers that might
benefit classification performance and reduce the risk of overfitting.
Recently, auxiliary convolutional neural networks (AuxCNNs) have been employed
on top of traditional classification networks to facilitate the training of
intermediate layers to improve classification performance and robustness. In
this study, we proposed an adversarial learning-based AuxCNN to support the
training of deep neural networks for medical image classification. Two main
innovations were adopted in our AuxCNN classification framework. First, the
proposed AuxCNN architecture includes an image generator and an image
discriminator for extracting more informative image features for medical image
classification, motivated by the concept of generative adversarial network
(GAN) and its impressive ability in approximating target data distribution.
Second, a hybrid loss function is designed to guide the model training by
incorporating different objectives of the classification network and AuxCNN to
reduce overfitting. Comprehensive experimental studies demonstrated the
superior classification performance of the proposed model. The effect of the
network-related factors on classification performance was investigated.
- Abstract（参考訳）: 深層学習(DL)技術は医用画像分類に広く利用されている。
ほとんどのDLベースの分類ネットワークは階層的に構成され、ネットワークの終端で測定される単一損失関数の最小化によって最適化される。
しかし、そのような単一損失設計は、ある特定の関心の値を最適化する可能性があるが、分類性能の恩恵を受け、過度に適合するリスクを減らす可能性のある中間層からの情報的特徴を活用することができない。
近年,従来の分類ネットワーク上には補助畳み込みニューラルネットワーク(auxcnns)が用いられ,中間層の訓練が促進され,分類性能とロバスト性が向上している。
本研究では,医用画像分類のための深層ニューラルネットワークのトレーニングを支援するための,対角学習に基づくAuxCNNを提案する。
AuxCNN分類フレームワークでは、2つの主要なイノベーションが採用されました。
まず, 画像生成装置と, 医用画像分類のためのより情報的な画像特徴を抽出する画像判別装置と, 生成型逆ネットワーク (gan) の概念と, その目標データ分布の近似化能力に動機づけられた。
第2に,分類ネットワークとauxcnnの異なる目的を組み込むことにより,モデルトレーニングを導くハイブリッド損失関数を考案した。
包括的実験により,提案モデルの分類性能が向上した。
ネットワーク関連因子が分類性能に及ぼす影響を検討した。
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