Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improving Deep Facial Phenotyping for Ultra-rare Disorder Verification Using Model Ensembles

論文の概要: Improving Deep Facial Phenotyping for Ultra-rare Disorder Verification Using Model Ensembles

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06764v1
Date: Sat, 12 Nov 2022 23:28:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-15 16:44:59.577864
Title: Improving Deep Facial Phenotyping for Ultra-rare Disorder Verification Using Model Ensembles
Title（参考訳）: モデルアンサンブルを用いた超レイア障害検証のための深部顔面表現型の改善
Authors: Alexander Hustinx, Fabio Hellmann, \"Omer S\"umer, Behnam Javanmardi, Elisabeth Andr\'e, Peter Krawitz, Tzung-Chien Hsieh
Abstract要約: 我々は、DCNNを最先端の顔認識手法であるiResNetとArcFaceに置き換える影響を分析する。提案するアンサンブルモデルにより,目視と目視の両障害に対する最先端のパフォーマンスが達成される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 52.77024349608834
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Rare genetic disorders affect more than 6% of the global population. Reaching a diagnosis is challenging because rare disorders are very diverse. Many disorders have recognizable facial features that are hints for clinicians to diagnose patients. Previous work, such as GestaltMatcher, utilized representation vectors produced by a DCNN similar to AlexNet to match patients in high-dimensional feature space to support "unseen" ultra-rare disorders. However, the architecture and dataset used for transfer learning in GestaltMatcher have become outdated. Moreover, a way to train the model for generating better representation vectors for unseen ultra-rare disorders has not yet been studied. Because of the overall scarcity of patients with ultra-rare disorders, it is infeasible to directly train a model on them. Therefore, we first analyzed the influence of replacing GestaltMatcher DCNN with a state-of-the-art face recognition approach, iResNet with ArcFace. Additionally, we experimented with different face recognition datasets for transfer learning. Furthermore, we proposed test-time augmentation, and model ensembles that mix general face verification models and models specific for verifying disorders to improve the disorder verification accuracy of unseen ultra-rare disorders. Our proposed ensemble model achieves state-of-the-art performance on both seen and unseen disorders.
Abstract（参考訳）: 希少な遺伝疾患は世界の人口の6%以上に影響を与える。稀な疾患は非常に多種多様であるため、診断は困難である。多くの疾患は、臨床医が患者を診断するためのヒントとなる顔の特徴を認識している。 gestaltmatcherのような以前の研究は、alexnetに似たdcnnが生成した表現ベクトルを利用して、高次元特徴空間の患者とマッチングし、超希薄な疾患を支援する。しかし、gestaltmatcherで転送学習に使用されるアーキテクチャとデータセットは時代遅れになっている。さらに、未確認の超希少障害に対するより良い表現ベクトルを生成するためのモデルを訓練する方法はまだ研究されていない。超希薄な疾患を持つ患者の全体的な不足のため、モデルを直接訓練することは不可能である。そこで我々はまず,gestaltmatcher dcnnを最先端の顔認識アプローチであるiresnetからarcfaceに置き換えた影響を解析した。さらに、転送学習のための異なる顔認識データセットを実験した。さらに, 一般顔認証モデルとモデルとを混合したテスト時間拡張法とモデルアンサンブルを提案し, ウルトララレ障害の障害検証精度を向上させることを試みた。提案するアンサンブルモデルにより,目視と目視の両障害に対する最先端のパフォーマンスが達成される。

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