論文の概要: RGMIM: Region-Guided Masked Image Modeling for COVID-19 Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00313v1
• Date: Tue, 1 Nov 2022 07:41:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 13:42:25.006357
• Title: RGMIM: Region-Guided Masked Image Modeling for COVID-19 Detection
• Title（参考訳）: RGMIM:新型コロナウイルス検出のための地域誘導マスク画像モデリング
• Authors: Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
• Abstract要約: 新型コロナウイルス検出のための新しい領域誘導マスク画像モデリング法(RGMIM)を提案する。 本手法では,肺マスク情報を用いて有効な地域を特定することで,新型コロナウイルス検出に有用な情報を学習する新しいマスキング戦略を設計する。 実験結果から、RGMIMは他の最先端の自己教師型学習手法よりも、オープンなCOVID-19ラジオグラフィーデータセットの方が優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.65823547986758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised learning has developed rapidly and also advances computer-aided diagnosis in the medical field. Masked image modeling (MIM) is one of the self-supervised learning methods that masks a portion of input pixels and tries to predict the masked pixels. Traditional MIM methods often use a random masking strategy. However, medical images often have a small region of interest for disease detection compared to ordinary images. For example, the regions outside the lung do not contain the information for decision, which may cause the random masking strategy not to learn enough information for COVID-19 detection. Hence, we propose a novel region-guided masked image modeling method (RGMIM) for COVID-19 detection in this paper. In our method, we design a new masking strategy that uses lung mask information to locate valid regions to learn more helpful information for COVID-19 detection. Experimental results show that RGMIM can outperform other state-of-the-art self-supervised learning methods on an open COVID-19 radiography dataset.
• Abstract（参考訳）: 自己監督学習は急速に発展し,医療分野におけるコンピュータ支援診断も進歩している。 Masked Image Modeling (MIM) は、入力ピクセルの一部をマスキングし、マスクされたピクセルを予測しようとする自己教師付き学習手法の1つである。 伝統的なmim手法はしばしばランダムマスキング戦略を用いる。 しかし, 医用画像は, 通常の画像と比較して, 疾患検出の領域が小さいことが多い。 例えば、肺外の領域は決定する情報を含んでいないため、ランダムマスキング戦略は新型コロナウイルスの検出に十分な情報を学ばない可能性がある。 そこで本稿では,新型コロナウイルス検出のための領域誘導マスク画像モデリング手法(RGMIM)を提案する。 本手法では,肺マスク情報を用いて有効な地域を特定することで,新型コロナウイルス検出に役立つ情報を学習する新しいマスキング戦略を設計する。 実験結果から、RGMIMは他の最先端の自己教師型学習手法よりも、オープンなCOVID-19ラジオグラフィーデータセットの方が優れていることが示された。

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