論文の概要: RGMIM: Region-Guided Masked Image Modeling for Learning Meaningful Representations from X-Ray Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00313v5
• Date: Sat, 17 Aug 2024 14:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 06:43:37.251278
• Title: RGMIM: Region-Guided Masked Image Modeling for Learning Meaningful Representations from X-Ray Images
• Title（参考訳）: RGMIM:X線画像から意味のある表現を学習するための領域誘導型マスク画像モデリング
• Authors: Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama,
• Abstract要約: X線画像から意味のある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。 RGMIMは、トレーニングセットの5%や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大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.24576562557866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we propose a novel method called region-guided masked image modeling (RGMIM) for learning meaningful representations 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. We conduct quantitative evaluations on an open lung X-ray image dataset as well as masking ratio hyperparameter studies. 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 compared to other methods. 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）: 本研究では,X線画像から意味のある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。 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。 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。 具体的には、RGMIMは、トレーニングセットの5%や10%など、他の方法と比較して、小さなデータボリュームのパフォーマンスを著しく改善した。 RGMIMはより有効な領域を隠蔽し、識別的表現の学習とそれに続く高精度な肺疾患の検出を容易にする。 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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