論文の概要: Improving Semi-supervised Deep Learning by using Automatic Thresholding to Deal with Out of Distribution Data for COVID-19 Detection using Chest X-ray Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02142v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 20:56:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 17:21:57.304361
• Title: Improving Semi-supervised Deep Learning by using Automatic Thresholding to Deal with Out of Distribution Data for COVID-19 Detection using Chest X-ray Images
• Title（参考訳）: 胸部X線画像を用いたCOVID-19検出のための分布データの自動取得による半教師付き深層学習の改善
• Authors: Isaac Benavides-Mata, Saul Calderon-Ramirez
• Abstract要約: ラベルなしデータセットにおける分布外データをフィルタリングする自動しきい値抽出法を提案する。 胸部X線画像を用いた新型コロナウイルス検出装置の訓練において,2つの簡単な自動しきい値設定法を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semi-supervised learning (SSL) leverages both labeled and unlabeled data for training models when the labeled data is limited and the unlabeled data is vast. Frequently, the unlabeled data is more widely available than the labeled data, hence this data is used to improve the level of generalization of a model when the labeled data is scarce. However, in real-world settings unlabeled data might depict a different distribution than the labeled dataset distribution. This is known as distribution mismatch. Such problem generally occurs when the source of unlabeled data is different from the labeled data. For instance, in the medical imaging domain, when training a COVID-19 detector using chest X-ray images, different unlabeled datasets sampled from different hospitals might be used. In this work, we propose an automatic thresholding method to filter out-of-distribution data in the unlabeled dataset. We use the Mahalanobis distance between the labeled and unlabeled datasets using the feature space built by a pre-trained Image-net Feature Extractor (FE) to score each unlabeled observation. We test two simple automatic thresholding methods in the context of training a COVID-19 detector using chest X-ray images. The tested methods provide an automatic manner to define what unlabeled data to preserve when training a semi-supervised deep learning architecture.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習(SSL)では、ラベル付きデータが制限され、ラベルなしデータが広大な場合、ラベル付きデータとラベルなしデータの両方をトレーニングモデルに活用する。 ラベル付けされていないデータはラベル付きデータよりも広く利用でき、ラベル付きデータが不足している場合のモデルの一般化レベルを改善するためにこのデータを使用する。 しかし、実世界の無ラベルデータでは、ラベル付きデータセットの分布とは異なる分布が描かれる可能性がある。 これは分布ミスマッチとして知られている。 このような問題は一般にラベルのないデータソースがラベル付きデータと異なる場合に発生する。 例えば、医療画像領域では、胸部X線画像を用いて新型コロナウイルス検出装置を訓練する場合、異なる病院から採取された異なるラベルのないデータセットが使用される可能性がある。 本研究では,ラベルなしデータセットの分布外データをフィルタリングする自動しきい値設定手法を提案する。 ラベル付きデータセットとラベルなしデータセットの間のマハラノビス距離は、事前学習されたイメージネット特徴指数(FE)によって構築された特徴空間を用いて、ラベルなしの観測をスコアする。 胸部x線画像を用いたcovid-19検出器の訓練において,簡易な2つのしきい値法をテストした。 テスト方法は、半教師付きディープラーニングアーキテクチャをトレーニングする際に、ラベルのないデータを保存するための自動的な方法を提供する。

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