論文の概要: RadTex: Learning Efficient Radiograph Representations from Text Reports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03218v2
• Date: Fri, 7 Apr 2023 13:50:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 15:22:19.960855
• Title: RadTex: Learning Efficient Radiograph Representations from Text Reports
• Title（参考訳）: RadTex: テキストレポートから効率的なラジオグラフ表現を学習する
• Authors: Keegan Quigley, Miriam Cha, Ruizhi Liao, Geeticka Chauhan, Steven Horng, Seth Berkowitz, Polina Golland
• Abstract要約: 我々は,放射線学報告を利用して,限られたラベル付きデータを用いた医用画像分類性能を向上させるための,データ効率のよい学習フレームワークを構築した。 本モデルは,ラベル付きトレーニングデータに制限がある場合,ImageNetによる事前学習よりも高い分類性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.090896766922791
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated analysis of chest radiography using deep learning has tremendous potential to enhance the clinical diagnosis of diseases in patients. However, deep learning models typically require large amounts of annotated data to achieve high performance -- often an obstacle to medical domain adaptation. In this paper, we build a data-efficient learning framework that utilizes radiology reports to improve medical image classification performance with limited labeled data (fewer than 1000 examples). Specifically, we examine image-captioning pretraining to learn high-quality medical image representations that train on fewer examples. Following joint pretraining of a convolutional encoder and transformer decoder, we transfer the learned encoder to various classification tasks. Averaged over 9 pathologies, we find that our model achieves higher classification performance than ImageNet-supervised and in-domain supervised pretraining when labeled training data is limited.
• Abstract（参考訳）: 深層学習を用いた胸部X線写真の自動解析は, 患者の疾患の診断を増強する大きな可能性を秘めている。 しかし、ディープラーニングモデルは通常、高いパフォーマンスを達成するために大量の注釈付きデータを必要とします。 本稿では,放射線学報告を利用したデータ効率学習フレームワークを構築し,限られたラベル付きデータを用いた医用画像分類性能を向上する(1000例未満)。 具体的には,より少ない例で学習する高品質な医用画像表現を学習するために,画像キャプチャ事前学習を検討する。 畳み込みエンコーダとトランスデコーダの合同プリトレーニングに続いて,学習したエンコーダを様々な分類タスクに転送する。 平均9つの病理組織から,ラベル付きトレーニングデータに制限がある場合,画像ネットの教師付きおよびドメイン内教師付き事前学習よりも高い分類性能が得られることがわかった。

関連論文リスト

• CROCODILE: Causality aids RObustness via COntrastive DIsentangled LEarning [8.975676404678374]
  CROCODILEフレームワークを導入し、因果関係のツールがモデルの堅牢性からドメインシフトを育む方法を示します。 我々はCXRの多ラベル肺疾患分類に750万枚以上の画像を用いて本手法を適用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-09T09:08:06Z)
• CXR-CLIP: Toward Large Scale Chest X-ray Language-Image Pre-training [6.292642131180376]
  本稿では,胸部X線における画像テキストデータの欠如に対処し,画像テキストペアを一般プロンプトを介して画像テキストペアとして拡張する。 また,医学画像とレポートの学習レベルの特徴を学習するために,ICLとTCLという2つの対照的な損失を設計した。 我々のモデルは、同じ条件下で訓練された最先端モデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T05:44:55Z)
• Self-Supervised Pre-Training with Contrastive and Masked Autoencoder Methods for Dealing with Small Datasets in Deep Learning for Medical Imaging [8.34398674359296]
  医用画像の深層学習は、診断ミスのリスクを最小限に抑え、放射線医の作業量を減らし、診断を加速する可能性がある。 このようなディープラーニングモデルのトレーニングには,すべてのトレーニングサンプルに対するアノテーションを備えた,大規模かつ正確なデータセットが必要です。 この課題に対処するために、ディープラーニングモデルは、自己教師付き学習の分野からのメソッドを使用してアノテーションなしで、大規模な画像データセット上で事前トレーニングすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-12T11:31:01Z)
• Vision-Language Modelling For Radiological Imaging and Reports In The Low Data Regime [70.04389979779195]
  本稿では,視覚および言語入力を共通空間に埋め込んだ医用視覚言語モデル(VLM)について検討する。 本稿では,新しい画像領域やテキスト領域への汎用事前学習モデルの適用など,低データ性能向上のためのいくつかの候補手法について検討する。 テキスト・ツー・イメージ検索をベンチマークとして,2つの胸部X線および放射線学的報告を用いた可変サイズのトレーニングデータセットを用いて,これらの手法の性能評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T18:20:00Z)
• Significantly improving zero-shot X-ray pathology classification via fine-tuning pre-trained image-text encoders [50.689585476660554]
  本稿では,正対損失緩和とランダムな文サンプリングを含む新たな微調整手法を提案する。 提案手法は,胸部X線データセットと3つの事前訓練モデル間のゼロショット病理分類を一貫して改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T06:04:18Z)
• Representative Image Feature Extraction via Contrastive Learning Pretraining for Chest X-ray Report Generation [19.69560434388278]
  医療報告生成の目標は、画像の発見を正確に把握し、記述することである。 以前の作業では、さまざまなドメインで大規模なデータセットを使用して、視覚的エンコーディングニューラルネットワークを事前トレーニングしていた。 本稿では,視覚的エンコーダの事前学習に対照的な学習手法を用い,メタ情報を必要としないフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-04T12:07:19Z)
• Self-Supervised Learning as a Means To Reduce the Need for Labeled Data in Medical Image Analysis [64.4093648042484]
  胸部X線画像のデータセットとバウンディングボックスラベルを用いて,13種類の異常の分類を行った。 ラベル付きデータの平均精度と精度を60%に抑えることで,完全教師付きモデルと同等の性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T09:20:30Z)
• Preservation of High Frequency Content for Deep Learning-Based Medical Image Classification [74.84221280249876]
  大量の胸部ラジオグラフィーの効率的な分析は、医師や放射線技師を助けることができる。 本稿では,視覚情報の効率的な識別と符号化のための離散ウェーブレット変換(DWT)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-08T15:29:54Z)
• Multi-label Thoracic Disease Image Classification with Cross-Attention Networks [65.37531731899837]
  胸部X線画像から胸部疾患を自動分類するためのCAN(Cross-Attention Networks)を提案する。 また,クロスエントロピー損失を超える新たな損失関数を設計し,クラス間の不均衡を克服する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-21T14:37:00Z)
• Self-Training with Improved Regularization for Sample-Efficient Chest X-Ray Classification [80.00316465793702]
  挑戦的なシナリオで堅牢なモデリングを可能にするディープラーニングフレームワークを提案する。 その結果,85%のラベル付きデータを用いて,大規模データ設定で学習した分類器の性能に適合する予測モデルを構築することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-03T02:36:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。