論文の概要: Single-Stage Broad Multi-Instance Multi-Label Learning (BMIML) with
Diverse Inter-Correlations and its application to medical image
classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02625v2
- Date: Wed, 14 Jun 2023 15:40:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-17 03:43:56.572676
- Title: Single-Stage Broad Multi-Instance Multi-Label Learning (BMIML) with
Diverse Inter-Correlations and its application to medical image
classification
- Title(参考訳): 多様な相互相関を持つ単段広帯域マルチラベル学習(bmiml)とその医用画像分類への応用
- Authors: Qi Lai, Jianhang Zhou, Yanfen Gan, Chi-Man Vong, Deshuang Huang
- Abstract要約: 既存のMIML手法は、いくつかの問題により比較的低い精度と訓練効率に悩まされている。
BMIMLは、大容量の医用画像データセットであっても、既存の手法よりも精度が高く、ほとんどのMIML手法よりもはるかに高速である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.403614735252503
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: described by multiple instances (e.g., image patches) and simultaneously
associated with multiple labels. Existing MIML methods are useful in many
applications but most of which suffer from relatively low accuracy and training
efficiency due to several issues: i) the inter-label correlations(i.e., the
probabilistic correlations between the multiple labels corresponding to an
object) are neglected; ii) the inter-instance correlations (i.e., the
probabilistic correlations of different instances in predicting the object
label) cannot be learned directly (or jointly) with other types of correlations
due to the missing instance labels; iii) diverse inter-correlations (e.g.,
inter-label correlations, inter-instance correlations) can only be learned in
multiple stages. To resolve these issues, a new single-stage framework called
broad multi-instance multi-label learning (BMIML) is proposed. In BMIML, there
are three innovative modules: i) an auto-weighted label enhancement learning
(AWLEL) based on broad learning system (BLS) is designed, which simultaneously
and efficiently captures the inter-label correlations while traditional BLS
cannot; ii) A specific MIML neural network called scalable multi-instance
probabilistic regression (SMIPR) is constructed to effectively estimate the
inter-instance correlations using the object label only, which can provide
additional probabilistic information for learning; iii) Finally, an interactive
decision optimization (IDO) is designed to combine and optimize the results
from AWLEL and SMIPR and form a single-stage framework. Experiments show that
BMIML is highly competitive to (or even better than) existing methods in
accuracy and much faster than most MIML methods even for large medical image
data sets (> 90K images).
- Abstract(参考訳): 複数のインスタンス(イメージパッチなど)によって記述され、同時に複数のラベルに関連付けられる。
既存のMIMLメソッドは多くのアプリケーションで有用であるが、そのほとんどはいくつかの問題により比較的低い精度と訓練効率に悩まされている。
一 ラベル間の相関関係(即ち、対象に対応する複数のラベル間の確率的相関関係)を無視すること。
二 インスタンス間相関(すなわち、オブジェクトラベルの予測において異なるインスタンスの確率的相関)は、欠落したインスタンスラベルによる他の種類の相関を直接(又は共同で)学習することはできない。
三 多様な相互相関(例えば、ラベル間相関、インスタンス間相関)は、複数の段階でしか学べない。
これらの問題を解決するために,広帯域マルチインスタンス・マルチラベル学習(BMIML)と呼ばれる新しいシングルステージフレームワークを提案する。
BMIMLには3つの革新的なモジュールがある。
一 広範学習システム(BLS)に基づく自己重み付きラベル強化学習(AWLEL)を設計し、従来のBLSでは不可能でありながら、ラベル間相関を同時にかつ効率的に取得する。
二 スケーラブルマルチインスタンス確率回帰(SMIPR)と呼ばれる特定のMIMLニューラルネットワークを構築して、オブジェクトラベルのみを用いてインスタンス間相関を効果的に推定し、学習のためのさらなる確率情報を提供する。
三 最後に、対話型意思決定最適化(IDO)を設計し、AWLELとSMIPRの結果を組み合わせ、最適化し、単一ステージのフレームワークを形成する。
実験の結果、BMIMLは既存の手法よりも精度が高く、大きな医療画像データセット(>90K画像)であってもほとんどのMIML法よりもはるかに高速であることがわかった。
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