論文の概要: Reproducibility of the Methods in Medical Imaging with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.11146v1
• Date: Thu, 20 Oct 2022 10:23:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 14:24:47.485026
• Title: Reproducibility of the Methods in Medical Imaging with Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習による医用画像の再現性
• Authors: Attila Simko, Anders Garpebring, Joakim Jonsson, Tufve Nyholm, Tommy L\"ofstedt
• Abstract要約: The Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) conference has done this direction by advocateing open access。 我々は、2018年から2022年にかけて、確立されたガイドラインと公開リポジトリの品質を用いて、受理された全論文をMIDLに提出した。 医用画像アプリケーションのための機械学習関連研究ガイドラインのセットを提案し, 今後のMIDLへの提出に向けて特別に調整した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8399688944263843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Concerns about the reproducibility of deep learning research are more prominent than ever, with no clear solution in sight. The relevance of machine learning research can only be improved if we also employ empirical rigor that incorporates reproducibility guidelines, especially so in the medical imaging field. The Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) conference has made advancements in this direction by advocating open access, and recently also recommending authors to make their code public - both aspects being adopted by the majority of the conference submissions. This helps the reproducibility of the methods, however, there is currently little or no support for further evaluation of these supplementary material, making them vulnerable to poor quality, which affects the impact of the entire submission. We have evaluated all accepted full paper submissions to MIDL between 2018 and 2022 using established, but slightly adjusted guidelines on reproducibility and the quality of the public repositories. The evaluations show that publishing repositories and using public datasets are becoming more popular, which helps traceability, but the quality of the repositories has not improved over the years, leaving room for improvement in every aspect of designing repositories. Merely 22% of all submissions contain a repository that were deemed repeatable using our evaluations. From the commonly encountered issues during the evaluations, we propose a set of guidelines for machine learning-related research for medical imaging applications, adjusted specifically for future submissions to MIDL.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング研究の再現性に関する懸念は、これまで以上に顕著であり、明確な解決策はない。 特に医用画像の分野では,再現性ガイドラインを取り入れた経験的厳密さを応用すれば,機械学習研究の妥当性は向上できる。 Medical Imaging with Deep Learning (MIDL)カンファレンスは、オープンアクセスを提唱することで、この方向に前進し、最近は、著者にコードを公開することを推奨している。 これにより再現性が向上するが、現時点ではこれらの補足材料のさらなる評価への支持はほとんどないし全くなく、品質の低下に弱くなり、提出全体の影響に影響を及ぼす。 我々は,2018年から2022年までのmidlへの完全提出を,再現性と公開リポジトリの品質に関する若干のガイドラインを用いて評価した。 評価の結果、リポジトリの公開や公開データセットの利用が普及し、トレーサビリティが向上しているが、リポジトリの品質は長年にわたって改善されておらず、リポジトリ設計のあらゆる面で改善の余地が残されている。 すべての投稿の22%に、私たちの評価で繰り返し可能なレポジトリが含まれています。 評価中の課題から,医療画像用機械学習関連研究のガイドラインのセットを提案し,今後のMIDLへの提出に特化して調整した。

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