論文の概要: Deep-based quality assessment of medical images through domain adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10533v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 13:13:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 13:51:34.567359
• Title: Deep-based quality assessment of medical images through domain adaptation
• Title（参考訳）: 領域適応による医用画像の深部品質評価
• Authors: Marouane Tliba, Aymen Sekhri, Mohamed Amine Kerkouri, Aladine Chetouani
• Abstract要約: 少量の注釈付きデータから、医療画像の品質を予測するための効率的で浅いモデルを提案する。 本モデルは画像の局所特性から複雑な表現をモデル化することを目的とした畳み込み自己意図に基づく。 また、ドメイン適応学習を教師なし、半教師なしの方法で適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.79277012005511
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Predicting the quality of multimedia content is often needed in different fields. In some applications, quality metrics are crucial with a high impact, and can affect decision making such as diagnosis from medical multimedia. In this paper, we focus on such applications by proposing an efficient and shallow model for predicting the quality of medical images without reference from a small amount of annotated data. Our model is based on convolution self-attention that aims to model complex representation from relevant local characteristics of images, which itself slide over the image to interpolate the global quality score. We also apply domain adaptation learning in unsupervised and semi-supervised manner. The proposed model is evaluated through a dataset composed of several images and their corresponding subjective scores. The obtained results showed the efficiency of the proposed method, but also, the relevance of the applying domain adaptation to generalize over different multimedia domains regarding the downstream task of perceptual quality prediction. \footnote{Funded by the TIC-ART project, Regional fund (Region Centre-Val de Loire)}
• Abstract（参考訳）: マルチメディアコンテンツの品質を予測することは、しばしば異なる分野で必要となる。 一部のアプリケーションでは、品質指標は極めて重要であり、医療マルチメディアからの診断などの意思決定に影響を及ぼす可能性がある。 本稿では,少量のアノテートデータを参照せずに,医療画像の品質を予測するための,効率的かつ浅いモデルを提案する。 本モデルは,画像の局所的特徴から複雑な表現をモデル化することを目的とした畳み込み自己注意に基づく。 また、非教師なしおよび半教師なしの方法でドメイン適応学習を適用する。 提案モデルは,複数の画像と対応する主観的スコアからなるデータセットを用いて評価する。 その結果,提案手法の有効性が示されたが,提案手法の適用範囲は,知覚品質予測の下流課題に関して,異なるマルチメディア領域にまたがって一般化されている。 tic-art project, regional fund (region centre-val de loire) による。

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