論文の概要: DrasCLR: A Self-supervised Framework of Learning Disease-related and Anatomy-specific Representation for 3D Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10390v1
• Date: Tue, 21 Feb 2023 01:32:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-22 16:41:46.422780
• Title: DrasCLR: A Self-supervised Framework of Learning Disease-related and Anatomy-specific Representation for 3D Medical Images
• Title（参考訳）: DrasCLR:3次元医用画像における疾患関連および解剖特化表現の自己教師型フレームワーク
• Authors: Ke Yu, Li Sun, Junxiang Chen, Max Reynolds, Tigmanshu Chaudhary, Kayhan Batmanghelich
• Abstract要約: 3次元医用イメージングのための新しいSSLフレームワークDrasCLRを提案する。 本研究では, 局所解剖学的領域内の微妙な疾患パターンを捉えることを目的としており, 大規模領域にまたがる深刻な疾患パターンを表現することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.354686734545176
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale volumetric medical images with annotation are rare, costly, and time prohibitive to acquire. Self-supervised learning (SSL) offers a promising pre-training and feature extraction solution for many downstream tasks, as it only uses unlabeled data. Recently, SSL methods based on instance discrimination have gained popularity in the medical imaging domain. However, SSL pre-trained encoders may use many clues in the image to discriminate an instance that are not necessarily disease-related. Moreover, pathological patterns are often subtle and heterogeneous, requiring the ability of the desired method to represent anatomy-specific features that are sensitive to abnormal changes in different body parts. In this work, we present a novel SSL framework, named DrasCLR, for 3D medical imaging to overcome these challenges. We propose two domain-specific contrastive learning strategies: one aims to capture subtle disease patterns inside a local anatomical region, and the other aims to represent severe disease patterns that span larger regions. We formulate the encoder using conditional hyper-parameterized network, in which the parameters are dependant on the anatomical location, to extract anatomically sensitive features. Extensive experiments on large-scale computer tomography (CT) datasets of lung images show that our method improves the performance of many downstream prediction and segmentation tasks. The patient-level representation improves the performance of the patient survival prediction task. We show how our method can detect emphysema subtypes via dense prediction. We demonstrate that fine-tuning the pre-trained model can significantly reduce annotation efforts without sacrificing emphysema detection accuracy. Our ablation study highlights the importance of incorporating anatomical context into the SSL framework.
• Abstract（参考訳）: 注釈付き大規模医用画像は稀で、費用がかかり、取得が禁止される。 自己教師付き学習(SSL)は、ラベルなしデータのみを使用するため、多くの下流タスクに対して、有望な事前トレーニングと機能抽出ソリューションを提供する。 近年,症例識別に基づくSSL手法が医用画像領域で普及している。 しかし、SSLで事前訓練されたエンコーダは、画像の多くの手がかりを使用して、必ずしも疾患に関係のないインスタンスを識別する。 さらに、病理パターンはしばしば微妙で不均一であり、異なる身体部位の異常な変化に敏感な解剖学的特徴を表現するために望ましい方法の能力を必要とする。 本稿では,これらの課題を克服するための3次元医用イメージングのための新しいSSLフレームワークDrasCLRを提案する。 そこで本研究では,局所解剖学領域内の微妙な疾患パターンを捉えることと,より広い領域にまたがる重篤な疾患パターンを表現することを目的とした,ドメイン固有のコントラスト学習戦略を提案する。 パラメータが解剖学的位置に依存する条件付きハイパーパラメータネットワークを用いてエンコーダを定式化し,解剖学的に敏感な特徴を抽出する。 肺画像の大規模コンピュータ断層撮影(CT)データセットの大規模な実験により,下流の予測やセグメンテーションタスクの性能が向上することが示された。 患者レベルの表現は、患者生存予測タスクの性能を向上させる。 本手法は密集予測により気腫の亜型を検出する方法を示す。 トレーニング済みモデルの微調整により,気腫検出精度を犠牲にすることなく,アノテーションの労力を大幅に削減できることを示す。 我々のアブレーション研究は、sslフレームワークに解剖学的コンテキストを組み込むことの重要性を強調している。

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