論文の概要: Clinical Contrastive Learning for Biomarker Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05092v1
- Date: Wed, 9 Nov 2022 18:29:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-10 16:38:32.643930
- Title: Clinical Contrastive Learning for Biomarker Detection
- Title（参考訳）: バイオマーカー検出のための臨床コントラスト学習
- Authors: Kiran Kokilepersaud and Mohit Prabhushankar and Ghassan AlRegib
- Abstract要約: 臨床とバイオマーカーデータの関係を利用して,バイオマーカー分類の性能を向上する。
これは、バイオマーカーラベルを使わずに、大量の臨床データを擬似ラベルとして活用することで達成される。
本手法は, バイオマーカー検出の精度を最大5%向上させることで, 自己監督手法の精度を最大で5%向上させることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.510581400494207
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a novel positive and negative set selection strategy for
contrastive learning of medical images based on labels that can be extracted
from clinical data. In the medical field, there exists a variety of labels for
data that serve different purposes at different stages of a diagnostic and
treatment process. Clinical labels and biomarker labels are two examples. In
general, clinical labels are easier to obtain in larger quantities because they
are regularly collected during routine clinical care, while biomarker labels
require expert analysis and interpretation to obtain. Within the field of
ophthalmology, previous work has shown that clinical values exhibit
correlations with biomarker structures that manifest within optical coherence
tomography (OCT) scans. We exploit this relationship between clinical and
biomarker data to improve performance for biomarker classification. This is
accomplished by leveraging the larger amount of clinical data as pseudo-labels
for our data without biomarker labels in order to choose positive and negative
instances for training a backbone network with a supervised contrastive loss.
In this way, a backbone network learns a representation space that aligns with
the clinical data distribution available. Afterwards, we fine-tune the network
trained in this manner with the smaller amount of biomarker labeled data with a
cross-entropy loss in order to classify these key indicators of disease
directly from OCT scans. Our method is shown to outperform state of the art
self-supervised methods by as much as 5% in terms of accuracy on individual
biomarker detection.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,臨床データから抽出可能なラベルに基づく医用画像の対比学習のための,新しい正負のセット選択戦略を提案する。
医学分野では、診断と治療のプロセスの異なる段階で異なる目的のために機能するデータのための様々なラベルが存在する。
臨床ラベルとバイオマーカーは2つの例である。
一般的に、臨床ラベルは定期的な臨床治療中に定期的に収集されるため、より多くの量で入手しやすいが、バイオマーカーラベルは専門家による分析と解釈を必要とする。
眼科領域では,光学コヒーレンストモグラフィー(OCT)スキャンで現れるバイオマーカー構造と臨床値の相関が示されている。
臨床とバイオマーカーデータの関係を利用して,バイオマーカー分類の性能を向上させる。
これは、バイオマーカーラベルを使わずに、大量の臨床データを擬似ラベルとして活用することで、教師付きコントラスト損失のあるバックボーンネットワークをトレーニングするための正と負のインスタンスを選択することで達成される。
このようにして、バックボーンネットワークは、利用可能な臨床データ分布に合わせて表現空間を学習する。
次に、この方法で訓練されたネットワークを、クロスエントロピー損失を伴うバイオマーカーラベルデータの少ない量で微調整し、これらの主要な疾患指標をoctスキャンから直接分類する。
本手法は, 個々のバイオマーカー検出精度において, 最大5%の精度で自己監督手法の精度を向上することを示した。
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