Fugu-MT 論文翻訳(概要): Joint Embedding of 2D and 3D Networks for Medical Image Anomaly Detection

論文の概要: Joint Embedding of 2D and 3D Networks for Medical Image Anomaly Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10939v2
Date: Fri, 23 Dec 2022 09:15:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-26 13:51:54.192412
Title: Joint Embedding of 2D and 3D Networks for Medical Image Anomaly Detection
Title（参考訳）: 医用画像異常検出のための2次元および3次元ネットワークの組込み
Authors: Inha Kang, Jinah Park
Abstract要約: 本研究では, 接合による3次元ネットワークの強度と2次元ネットワークの強度を組み合わせる手法を開発した。提案手法は分類タスクと分割タスクの両方において,SoTA法と比較して優れた性能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8122270502556374
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Obtaining ground truth data in medical imaging has difficulties due to the fact that it requires a lot of annotating time from the experts in the field. Also, when trained with supervised learning, it detects only the cases included in the labels. In real practice, we want to also open to other possibilities than the named cases while examining the medical images. As a solution, the need for anomaly detection that can detect and localize abnormalities by learning the normal characteristics using only normal images is emerging. With medical image data, we can design either 2D or 3D networks of self-supervised learning for anomaly detection task. Although 3D networks, which learns 3D structures of the human body, show good performance in 3D medical image anomaly detection, they cannot be stacked in deeper layers due to memory problems. While 2D networks have advantage in feature detection, they lack 3D context information. In this paper, we develop a method for combining the strength of the 3D network and the strength of the 2D network through joint embedding. We also propose the pretask of self-supervised learning to make it possible for the networks to learn efficiently. Through the experiments, we show that the proposed method achieves better performance in both classification and segmentation tasks compared to the SoTA method.
Abstract（参考訳）: 医療画像における基礎的真理データを得るには,現場の専門家からの注釈を必要とするため困難である。また、教師付き学習で訓練すると、ラベルに含まれるケースのみを検出する。実際、私たちは医療画像を調べながら、名前付きケース以外の可能性についてもオープンにしたいと考えています。その結果、正常な画像のみを用いて正常な特徴を学習することで異常を検出・局所化できる異常検出の必要性が出現した。医用画像データを用いて、異常検出タスクのための自己教師付き学習の2次元または3次元ネットワークを設計できる。人体の3次元構造を学習する3Dネットワークは, 3次元画像異常検出において優れた性能を示すが, メモリ問題のため, より深い層に積み重ねることはできない。 2Dネットワークは特徴検出に有利であるが、3Dコンテキスト情報がない。本稿では,3次元ネットワークの強度と2次元ネットワークの強度をジョイント埋め込みにより組み合わせる手法を開発した。また,ネットワークが効率的に学習できるように,自己教師付き学習のプリタスクを提案する。提案手法は,soma法と比較して分類処理と分割処理の両方において優れた性能が得られることを示す。

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