論文の概要: Contrastive learning for unsupervised medical image clustering and reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12005v1
• Date: Sat, 24 Sep 2022 13:17:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 14:55:06.588894
• Title: Contrastive learning for unsupervised medical image clustering and reconstruction
• Title（参考訳）: 医用画像クラスタリングと再構成のためのコントラスト学習
• Authors: Matteo Ferrante, Tommaso Boccato, Simeon Spasov, Andrea Duggento, Nicola Toschi
• Abstract要約: 本稿では,非教師なしのオートエンコーダフレームワークを提案する。 提案手法は教師付きアーキテクチャと同じような性能を達成し,潜伏空間における分離が専門家の医療観察者指定ラベルを再現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23624125155742057
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The lack of large labeled medical imaging datasets, along with significant inter-individual variability compared to clinically established disease classes, poses significant challenges in exploiting medical imaging information in a precision medicine paradigm, where in principle dense patient-specific data can be employed to formulate individual predictions and/or stratify patients into finer-grained groups which may follow more homogeneous trajectories and therefore empower clinical trials. In order to efficiently explore the effective degrees of freedom underlying variability in medical images in an unsupervised manner, in this work we propose an unsupervised autoencoder framework which is augmented with a contrastive loss to encourage high separability in the latent space. The model is validated on (medical) benchmark datasets. As cluster labels are assigned to each example according to cluster assignments, we compare performance with a supervised transfer learning baseline. Our method achieves similar performance to the supervised architecture, indicating that separation in the latent space reproduces expert medical observer-assigned labels. The proposed method could be beneficial for patient stratification, exploring new subdivisions of larger classes or pathological continua or, due to its sampling abilities in a variation setting, data augmentation in medical image processing.
• Abstract（参考訳）: 大規模ラベル付き医療画像データセットの欠如は、臨床的に確立された疾患クラスと比較して、個人間の大きなばらつきとともに、個別の予測を定式化し、患者をより均一な軌跡を辿りうるよりきめ細かなグループに分類し、治験を増強する、精度の高い医療パラダイムにおいて、医療画像情報を活用する上で重要な課題を提起する。 本研究は, 医用画像における可変性に基づく効果的な自由度を, 教師なしで効率的に探索するために, 対照的な損失を伴って拡張された教師なしオートエンコーダフレームワークを提案する。 このモデルは(医学的な)ベンチマークデータセットで検証される。 クラスタラベルはクラスタ割り当てに応じて各例に割り当てられるので,性能を教師付き転送学習ベースラインと比較する。 本手法は,教師付きアーキテクチャと同様の性能を実現し,潜在空間での分離が専門家の医療観察者のラベルを再現することを示す。 提案手法は, 患者の階層化や, より大きなクラスや病的連続体の新たな下位区分の探索, あるいはそのサンプリング能力から, 医用画像処理におけるデータ拡張に有用である。

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