論文の概要: The Intrinsic Manifolds of Radiological Images and their Role in Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02797v1
• Date: Wed, 6 Jul 2022 16:33:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-07 15:16:47.081083
• Title: The Intrinsic Manifolds of Radiological Images and their Role in Deep Learning
• Title（参考訳）: 放射線画像の固有多様体とその深層学習における役割
• Authors: Nicholas Konz, Hanxue Gu, Haoyu Dong, Maciej A. Mazurowski
• Abstract要約: 自然画像と放射像の内在多様体次元を比較した。 また,本質的な次元と多種多様なデータセットに対する一般化能力の関係についても検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.806890214136407
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The manifold hypothesis is a core mechanism behind the success of deep learning, so understanding the intrinsic manifold structure of image data is central to studying how neural networks learn from the data. Intrinsic dataset manifolds and their relationship to learning difficulty have recently begun to be studied for the common domain of natural images, but little such research has been attempted for radiological images. We address this here. First, we compare the intrinsic manifold dimensionality of radiological and natural images. We also investigate the relationship between intrinsic dimensionality and generalization ability over a wide range of datasets. Our analysis shows that natural image datasets generally have a higher number of intrinsic dimensions than radiological images. However, the relationship between generalization ability and intrinsic dimensionality is much stronger for medical images, which could be explained as radiological images having intrinsic features that are more difficult to learn. These results give a more principled underpinning for the intuition that radiological images can be more challenging to apply deep learning to than natural image datasets common to machine learning research. We believe rather than directly applying models developed for natural images to the radiological imaging domain, more care should be taken to developing architectures and algorithms that are more tailored to the specific characteristics of this domain. The research shown in our paper, demonstrating these characteristics and the differences from natural images, is an important first step in this direction.
• Abstract（参考訳）: 多様体仮説はディープラーニングの成功の核となるメカニズムであり、画像データの内在的多様体構造を理解することは、ニューラルネットワークがデータからどのように学習するかの研究の中心である。 近年, 自然画像の共通領域として固有のデータセット多様体とその学習困難との関係が研究され始めているが, 放射線画像ではそのような研究はほとんど試みられていない。 これについてはここで取り上げます。 まず, 自然画像と放射像の内在多様体次元を比較した。 また,本質的な次元と多種多様なデータセットに対する一般化能力の関係についても検討した。 解析の結果,自然画像データセットは放射線画像よりも固有次元が多いことが判明した。 しかし, 一般化能力と内在的次元性との関係は, 医用画像ではより強く, 学習が困難である内在的特徴を有する放射線画像として説明できる。 これらの結果は、放射線画像が機械学習研究に共通する自然な画像データセットよりも、ディープラーニングを適用することがより難しいという直感に、より根ざしている。 我々は、自然画像のために開発されたモデルを放射線画像領域に直接適用するのではなく、この領域の特定の特性に合わせたアーキテクチャやアルゴリズムの開発にもっと注意する必要があると考えている。 本研究は,これらの特徴と自然画像との相違を実証する上で,この方向への重要な第一歩である。

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