論文の概要: A new sampling methodology for defining heterogeneous subsets of samples
for training image segmentation algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04517v3
- Date: Mon, 4 Dec 2023 18:39:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-06 01:37:57.731648
- Title: A new sampling methodology for defining heterogeneous subsets of samples
for training image segmentation algorithms
- Title（参考訳）: 画像分割アルゴリズムの訓練のためのサンプルの異種部分集合定義のための新しいサンプリング手法
- Authors: Matheus Viana da Silva, Nat\'alia de Carvalho Santos, Julie Ouellette,
Baptiste Lacoste, Cesar Henrique Comin
- Abstract要約: 大規模データセットから関連画像を選択するための新しいサンプリング手法を提案する。
選択された画像は、元のデータセットの均一な被覆を提供する。
血管顕微鏡画像の代表セットを含むデータセットを作成することにより、事例例を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Creating a dataset for training supervised machine learning algorithms can be
a demanding task. This is especially true for medical image segmentation since
one or more specialists are usually required for image annotation, and creating
ground truth labels for just a single image can take up to several hours. In
addition, it is paramount that the annotated samples represent well the
different conditions that might affect the imaged tissues as well as possible
changes in the image acquisition process. This can only be achieved by
considering samples that are typical in the dataset as well as atypical, or
even outlier, samples. We introduce a new sampling methodology for selecting
relevant images from a large dataset in a way that evenly considers both
prototypical as well as atypical samples. The methodology involves the
generation of a uniform grid from a feature space representing the samples,
which is then used for randomly drawing relevant images. The selected images
provide a uniform covering of the original dataset, and thus define a
heterogeneous set of images that can be annotated and used for training
supervised segmentation algorithms. We provide a case example by creating a
dataset containing a representative set of blood vessel microscopy images
selected from a larger dataset containing thousands of images. The dataset,
which we call VessMAP, is being made available online to aid the development of
new blood vessel segmentation algorithms.
- Abstract（参考訳）: 教師付き機械学習アルゴリズムをトレーニングするためのデータセットを作成することは、必要なタスクである。
これは医用画像のセグメンテーションには特に当てはまり、画像アノテーションには1つ以上の専門家が通常必要であり、単一の画像に対して地上の真理ラベルを作成するには数時間かかる。
さらに, 注記された試料は, 像組織に影響を及ぼす可能性のある異なる条件と, 画像取得過程の変化を良好に表現することが最重要である。
これはデータセットに典型的なサンプルだけでなく、非定型的、あるいは異常なサンプルも考慮することでのみ実現できます。
原型と非典型の両方を均等に考慮した,大規模データセットから関連画像を選択するための新しいサンプリング手法を提案する。
この手法は、サンプルを表す特徴空間から一様格子を生成することを含み、関連する画像をランダムに描画するために使用される。
選択された画像は、元のデータセットの均一な被覆を提供し、注釈付きで教師付きセグメンテーションアルゴリズムのトレーニングに使用できる異種画像の集合を定義する。
何千もの画像を含むより大きなデータセットから選択した血管顕微鏡画像の代表的なセットを含むデータセットを作成する事例例を提供する。
VessMAPと呼ばれるこのデータセットは、新しい血管セグメンテーションアルゴリズムの開発を支援するためにオンラインで公開されている。
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