論文の概要: BRAIxDet: Learning to Detect Malignant Breast Lesion with Incomplete Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13418v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 05:14:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-01 17:34:42.318141
• Title: BRAIxDet: Learning to Detect Malignant Breast Lesion with Incomplete Annotations
• Title（参考訳）: braixdet:不完全アノテーションによる乳腺悪性病変検出の学習
• Authors: Yuanhong Chen, Yuyuan Liu, Chong Wang, Michael Elliott, Chun Fung Kwok, Carlos Pe na-Solorzano, Yu Tian, Fengbei Liu, Helen Frazer, Davis J. McCarthy, Gustavo Carneiro
• Abstract要約: マンモグラムのスクリーニングから悪性病変を検出する方法は通常、完全な注釈付きデータセットで訓練される。 しかし,実世界のマンモグラムデータセットには,グローバルな分類だけで弱い注釈が付けられている部分集合が存在するのが一般的である。 本稿では,弱弱教師付き・半教師付き学習問題としてトレーニングを定式化するジレンマの中間的解法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.804324684951954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Methods to detect malignant lesions from screening mammograms are usually trained with fully annotated datasets, where images are labelled with the localisation and classification of cancerous lesions. However, real-world screening mammogram datasets commonly have a subset that is fully annotated and another subset that is weakly annotated with just the global classification (i.e., without lesion localisation). Given the large size of such datasets, researchers usually face a dilemma with the weakly annotated subset: to not use it or to fully annotate it. The first option will reduce detection accuracy because it does not use the whole dataset, and the second option is too expensive given that the annotation needs to be done by expert radiologists. In this paper, we propose a middle-ground solution for the dilemma, which is to formulate the training as a weakly- and semi-supervised learning problem that we refer to as malignant breast lesion detection with incomplete annotations. To address this problem, our new method comprises two stages, namely: 1) pre-training a multi-view mammogram classifier with weak supervision from the whole dataset, and 2) extending the trained classifier to become a multi-view detector that is trained with semi-supervised student-teacher learning, where the training set contains fully and weakly-annotated mammograms. We provide extensive detection results on two real-world screening mammogram datasets containing incomplete annotations, and show that our proposed approach achieves state-of-the-art results in the detection of malignant breast lesions with incomplete annotations.
• Abstract（参考訳）: マンモグラムのスクリーニングから悪性病変を検出する方法は、通常、完全な注釈付きデータセットで訓練され、画像はがん病変の局所化と分類でラベル付けされる。 しかし、現実世界の検診用マンモグラムデータセットは、完全に注釈付けされた部分集合と、グローバル分類(つまり、病変の局所化のない部分集合)で弱い注釈を持つ。 このようなデータセットの大きさを考えると、研究者は通常、弱いアノテートされたサブセットとのジレンマに直面します。 第1の選択肢は、データセット全体を使用しないため、検出精度を低下させる。第2の選択肢は、専門家の放射線技師がアノテーションを行う必要があるため、高価すぎる。 本稿では,このジレンマの中間的解決法を提案する。これは,不完全アノテーションによる悪性乳腺病変検出と呼ばれる,弱い,半教師あり学習問題としてトレーニングを定式化するものである。 この問題に対処するため,本手法は以下の2つの段階からなる。 1)データセット全体からの監督が弱いマルチビューマンモグラム分類器の事前学習,および 2) 訓練された分類器を、セミ教師付き学生-教師学習で訓練されたマルチビュー検出器に拡張し、トレーニングセットは、完全かつ弱注釈のマンモグラムを含む。 不完全アノテーションを含む2つの実世界の検診用マンモグラムデータセットの広範な検出結果を示し,本手法が不完全アノテーションによる悪性乳腺病変の検出に最先端の結果をもたらすことを示す。

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