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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00313v3
• Date: Thu, 20 Apr 2023 10:06:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 17:08:05.979517
• 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。 トレーニングセット全体を使用する場合、RGMIMは他の同等の手法より優れ、0.962検出精度が達成された。
• 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: Background and objective: Self-supervised learning is rapidly advancing computer-aided diagnosis in the medical field. Masked image modeling (MIM) is one of the self-supervised learning methods that masks a subset of input pixels and attempts to predict the masked pixels. Traditional MIM methods often employ a random masking strategy. In comparison to ordinary images, medical images often have a small region of interest for disease detection. Consequently, we focus on fixing the problem in this work, which is evaluated by automatic COVID-19 identification. Methods: In this study, we propose a novel region-guided masked image modeling method (RGMIM) for COVID-19 detection in this paper. In our method, we devise a new masking strategy that employed lung mask information to identify valid regions to learn more useful information for COVID-19 detection. The proposed method was contrasted with five self-supervised learning techniques (MAE, SKD, Cross, BYOL, and, SimSiam). We present a quantitative evaluation of open COVID-19 CXR datasets as well as masking ratio hyperparameter studies. Results: When using the entire training set, RGMIM outperformed other comparable methods, achieving 0.962 detection accuracy. Specifically, RGMIM significantly improved COVID-19 detection in small data volumes, such as 5% and 10% of the training set (846 and 1,693 images) compared to other methods, and achieved 0.957 detection accuracy even when only 50% of the training set was used. Conclusions: RGMIM can mask more valid lung-related regions, facilitating the learning of discriminative representations and the subsequent high-accuracy COVID-19 detection. RGMIM outperforms other state-of-the-art self-supervised learning methods in experiments, particularly when limited training data is used.
• Abstract（参考訳）: 背景と目的: 自己教師付き学習は医療分野におけるコンピュータ支援診断を急速に進めている。 Masked Image Modeling (MIM) は、入力ピクセルのサブセットをマスキングし、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法は、しばしばランダムなマスキング戦略を用いる。 通常の画像と比較すると、医療画像は疾患検出に対する小さな関心領域を持つことが多い。 そこで,本研究では,新型コロナウイルスの自動識別による問題点の解決に重点を置いている。 方法:本研究では,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法(RGMIM)を提案する。 そこで本研究では,肺マスク情報を用いて有効な地域を特定し,より有用な情報を学習する新しいマスキング手法を提案する。 提案手法は,5つの自己教師型学習手法(MAE,SKD,Cross,BYOL,SimSiam)と対比した。 オープンなCOVID-19 CXRデータセットとマスキング比ハイパーパラメーターの定量的評価を行った。 結果: トレーニングセット全体を使用する場合, rgmimは, 0.962 検出精度を達成した。 具体的には、トレーニングセット(846画像と1,693画像)の5%と10%といった小さなデータボリュームでの新型コロナウイルス検出を他の方法と比較して有意に改善し、トレーニングセットの50%しか使用していない場合でも0.957検出精度を達成した。 結論: RGMIMは、より有効な肺関連領域を隠蔽し、識別的表現の学習と、その後の高精度なCOVID-19検出を容易にする。 RGMIMは、特に限られたトレーニングデータを使用する場合、実験において、最先端の自己教師付き学習方法よりも優れている。

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