論文の概要: Generating and Weighting Semantically Consistent Sample Pairs for Ultrasound Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04097v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 06:24:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 14:56:40.635229
• Title: Generating and Weighting Semantically Consistent Sample Pairs for Ultrasound Contrastive Learning
• Title（参考訳）: 超音波コントラスト学習のためのSemantically Consistent Sample Pairの生成と軽量化
• Authors: Yixiong Chen, Chunhui Zhang, Chris H. Q. Ding, Li Liu
• Abstract要約: よく注釈付けされた医療データセットにより、ディープニューラルネットワーク(DNN)は、病変に関連する特徴を抽出する上で強力なパワーを得ることができる。 ImageNetに基づくモデル事前トレーニングは、データ量に制限がある場合に、より良い一般化を得るための一般的なプラクティスである。 本研究では,医療用USアプリケーションの領域ギャップを低減するために,ImageNetの代わりに超音波(US)ドメインを事前訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.631361618707214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Well-annotated medical datasets enable deep neural networks (DNNs) to gain strong power in extracting lesion-related features. Building such large and well-designed medical datasets is costly due to the need for high-level expertise. Model pre-training based on ImageNet is a common practice to gain better generalization when the data amount is limited. However, it suffers from the domain gap between natural and medical images. In this work, we pre-train DNNs on ultrasound (US) domains instead of ImageNet to reduce the domain gap in medical US applications. To learn US image representations based on unlabeled US videos, we propose a novel meta-learning-based contrastive learning method, namely Meta Ultrasound Contrastive Learning (Meta-USCL). To tackle the key challenge of obtaining semantically consistent sample pairs for contrastive learning, we present a positive pair generation module along with an automatic sample weighting module based on meta-learning. Experimental results on multiple computer-aided diagnosis (CAD) problems, including pneumonia detection, breast cancer classification, and breast tumor segmentation, show that the proposed self-supervised method reaches state-of-the-art (SOTA). The codes are available at https://github.com/Schuture/Meta-USCL.
• Abstract（参考訳）: 十分な注釈付き医療データセットは、深層ニューラルネットワーク(dnn)が病変関連特徴の抽出において強力な力を得ることができる。 このような大規模でよく設計された医療データセットの構築は、高度な専門知識を必要とするため、コストがかかる。 ImageNetに基づくモデル事前トレーニングは、データ量に制限がある場合に、より良い一般化を得るための一般的なプラクティスである。 しかし、自然画像と医用画像の領域差に悩まされている。 本研究では,医療用USアプリケーションの領域ギャップを低減するために,ImageNetの代わりに超音波(US)ドメイン上でDNNを事前訓練する。 未ラベルのUSビデオに基づいて米国画像表現を学習するために,メタ超音波コントラスト学習(Meta-USCL)というメタラーニングに基づく新しいコントラスト学習手法を提案する。 コントラスト学習のための意味的に一貫したサンプルペアを得るという課題に対処するため,メタ学習に基づく自動サンプル重み付けモジュールとともに,正のペア生成モジュールを提案する。 肺炎の検出,乳癌の分類,乳がんの分節化など,複数のコンピュータ支援診断 (CAD) 問題に対する実験結果から,提案手法が最先端 (SOTA) に達することが示唆された。 コードはhttps://github.com/schuture/meta-usclで入手できる。

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