論文の概要: RGMIM: Region-Guided Masked Image Modeling for Learning Meaningful
Representation from X-Ray Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00313v4
- Date: Sun, 21 May 2023 14:36:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 05:28:50.813307
- Title: RGMIM: Region-Guided Masked Image Modeling for Learning Meaningful
Representation from X-Ray Images
- Title（参考訳）: RGMIM:X線画像から有意な表現を学習するための領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: X線画像から有意な表現を学習するための領域誘導マスク画像モデリング(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は他の同等の方法よりも優れ、0.962肺疾患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: Purpose: Self-supervised learning has been gaining attention in the medical
field for its potential to improve computer-aided diagnosis. One popular method
of self-supervised learning is masked image modeling (MIM), which involves
masking a subset of input pixels and predicting the masked pixels. However,
traditional MIM methods typically use a random masking strategy, which may not
be ideal for medical images that often have a small region of interest for
disease detection. To address this issue, this work aims to improve MIM for
medical images and evaluate its effectiveness in an open X-ray image dataset.
Methods: In this paper, we present a novel method called region-guided masked
image modeling (RGMIM) for learning meaningful representation from X-ray
images. Our method adopts a new masking strategy that utilizes organ mask
information to identify valid regions for learning more meaningful
representations. The proposed method was contrasted with five self-supervised
learning techniques (MAE, SKD, Cross, BYOL, and, SimSiam). We conduct
quantitative evaluations on an open lung X-ray image dataset as well as masking
ratio hyperparameter studies. Results: When using the entire training set,
RGMIM outperformed other comparable methods, achieving a 0.962 lung disease
detection accuracy. Specifically, RGMIM significantly improved performance in
small data volumes, such as 5% and 10% of the training set (846 and 1,693
images) compared to other methods, and achieved a 0.957 detection accuracy even
when only 50% of the training set was used. Conclusions: RGMIM can mask more
valid regions, facilitating the learning of discriminative representations and
the subsequent high-accuracy lung disease 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）: 目的: 自己指導型学習は, コンピュータ支援型診断を改善する可能性を秘めている。
自己教師あり学習の一般的な方法は、入力ピクセルのサブセットをマスクし、マスクされたピクセルを予測するマスク画像モデリング(mim)である。
しかし、伝統的なmim法はランダムなマスキング戦略を用いるが、これは疾患検出に関心のある小さな領域を持つ医療画像には理想的ではない。
本研究は,医療画像のMIMを改善することを目的として,オープンX線画像データセットの有効性を評価する。
方法:本論文では,X線画像から有意な表現を学習するための領域誘導マスク画像モデリング(RGMIM)を提案する。
提案手法では,臓器マスク情報を用いて有効な領域を同定し,より意味のある表現を学習する。
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。
オープン肺X線画像データセットとマスキング比ハイパーパラメーターによる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は他の同等の方法より優れ, 0.962肺疾患検出精度が得られた。
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のパフォーマンス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はより有効な領域を隠蔽し、識別表現の学習とその後の高精度肺疾患の検出を促進する。
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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