論文の概要: Self-Supervised Learning of Echocardiogram Videos Enables Data-Efficient Clinical Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11581v1
• Date: Sat, 23 Jul 2022 19:17:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 14:37:18.971064
• Title: Self-Supervised Learning of Echocardiogram Videos Enables Data-Efficient Clinical Diagnosis
• Title（参考訳）: 心エコー画像の自己教師あり学習による臨床診断
• Authors: Gregory Holste, Evangelos K. Oikonomou, Bobak Mortazavi, Zhangyang Wang, Rohan Khera
• Abstract要約: 我々は、下流の微調整のための強力な表現を学習することを目的として、心エコービデオに係わる自己教師型学習手法を開発した。 トレーニングデータの1%を微調整すると、最高の自己教師型学習モデルが0.818 AUCを達成する。 また,重度のASを予測する際には,自監督モデルの方が大動脈弁に密接な関係があることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.92634565950846
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Given the difficulty of obtaining high-quality labels for medical image recognition tasks, there is a need for deep learning techniques that can be adequately fine-tuned on small labeled data sets. Recent advances in self-supervised learning techniques have shown that such an in-domain representation learning approach can provide a strong initialization for supervised fine-tuning, proving much more data-efficient than standard transfer learning from a supervised pretraining task. However, these applications are not adapted to applications to medical diagnostics captured in a video format. With this progress in mind, we developed a self-supervised learning approach catered to echocardiogram videos with the goal of learning strong representations for downstream fine-tuning on the task of diagnosing aortic stenosis (AS), a common and dangerous disease of the aortic valve. When fine-tuned on 1% of the training data, our best self-supervised learning model achieves 0.818 AUC (95% CI: 0.794, 0.840), while the standard transfer learning approach reaches 0.644 AUC (95% CI: 0.610, 0.677). We also find that our self-supervised model attends more closely to the aortic valve when predicting severe AS as demonstrated by saliency map visualizations.
• Abstract（参考訳）: 医用画像認識タスクで高品質なラベルを得るのが難しいため、小さなラベル付きデータセット上で適切に微調整可能なディープラーニング技術が必要となる。 近年の自己教師付き学習技術の進歩により、ドメイン内表現学習アプローチは教師付き微調整の強力な初期化を可能にし、教師付き事前訓練タスクからの標準転送学習よりもはるかにデータ効率が高いことが示されている。 しかし、これらのアプリケーションは、ビデオ形式でキャプチャされた医療診断への応用には適用されない。 この進歩を念頭に置いて,大動脈弁の一般的な危険な疾患である大動脈狭窄症(as)の診断作業において,下流の微調整の強い表現を学習することを目的として,心エコービデオに適応した自己教師付き学習手法を開発した。 トレーニングデータの1%を微調整すると、最高の自己教師型学習モデルは0.818 AUC(95% CI: 0.794, 0.840)、標準転送学習アプローチは0.644 AUC(95% CI: 0.610, 0.677)に達する。 また,saliency map visualizations で示されるような重症度予測では,自己教師付きモデルの方が大動脈弁とより密接な関係にあることが判明した。

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