論文の概要: Reducing Annotation Need in Self-Explanatory Models for Lung Nodule
Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13608v1
- Date: Mon, 27 Jun 2022 20:01:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-02 20:49:44.611520
- Title: Reducing Annotation Need in Self-Explanatory Models for Lung Nodule
Diagnosis
- Title(参考訳): 肺結節診断のための自己説明モデルにおけるアノテーションニーズの低減
- Authors: Jiahao Lu, Chong Yin, Oswin Krause, Kenny Erleben, Michael Bachmann
Nielsen, Sune Darkner
- Abstract要約: 肺結節診断のためのデータ/アノテーション効率の高い自己説明法であるcRedAnnoを提案する。
cRedAnnoは、自己教師付きコントラスト学習を導入することで、アノテーションの必要性を大幅に減らす。
学習空間の可視化は,悪性度と結節属性の相関が臨床知識と一致することを示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.413504599164106
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Feature-based self-explanatory methods explain their classification in terms
of human-understandable features. In the medical imaging community, this
semantic matching of clinical knowledge adds significantly to the
trustworthiness of the AI. However, the cost of additional annotation of
features remains a pressing issue. We address this problem by proposing
cRedAnno, a data-/annotation-efficient self-explanatory approach for lung
nodule diagnosis. cRedAnno considerably reduces the annotation need by
introducing self-supervised contrastive learning to alleviate the burden of
learning most parameters from annotation, replacing end-to-end training with
two-stage training. When training with hundreds of nodule samples and only 1%
of their annotations, cRedAnno achieves competitive accuracy in predicting
malignancy, meanwhile significantly surpassing most previous works in
predicting nodule attributes. Visualisation of the learned space further
indicates that the correlation between the clustering of malignancy and nodule
attributes coincides with clinical knowledge. Our complete code is open-source
available: https://github.com/ludles/credanno.
- Abstract(参考訳): 特徴に基づく自己説明法は、人間の理解可能な特徴の観点から分類を説明する。
医用画像のコミュニティでは、この臨床的知識のセマンティックマッチングがAIの信頼性を著しく向上させる。
しかし、機能追加のアノテーションのコストは依然として差し迫った問題である。
肺結節診断のためのデータ/アノテーション効率の自己説明的アプローチであるcRedAnnoを提案することでこの問題に対処する。
cRedAnnoは、アノテーションからほとんどのパラメータを学習する負担を軽減し、エンドツーエンドのトレーニングを2段階のトレーニングに置き換えることで、アノテーションの必要性を大幅に減らす。
何百ものノジュールサンプルとアノテーションのわずか1%でトレーニングを行うと、クレダンノは悪性度の予測において競争力のある正確さを達成し、一方、ノジュール属性の予測において以前のほとんどの作業を大幅に上回っている。
学習空間の可視化は悪性腫瘍のクラスタリングと結節属性の相関が臨床知識と一致していることを示している。
私たちの完全なコードは、オープンソースで利用可能です。
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