論文の概要: Label-Efficient Deep Learning in Medical Image Analysis: Challenges and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12484v2
• Date: Tue, 24 Oct 2023 15:01:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 01:25:04.112322
• Title: Label-Efficient Deep Learning in Medical Image Analysis: Challenges and Future Directions
• Title（参考訳）: 医用画像解析におけるラベル有効深層学習の課題と今後の方向性
• Authors: Cheng Jin, Zhengrui Guo, Yi Lin, Luyang Luo, Hao Chen
• Abstract要約: 医用画像解析のトレーニングモデルは通常、ラベル付きデータの高価で時間を要する。 我々は最近の300以上の論文を網羅的に調査し、MIAにおけるラベル効率学習戦略の進捗状況を概観した。 具体的には、標準半教師付き、自己監督型、マルチインスタンス学習スキームだけでなく、最近出現したアクティブかつアノテーション効率の学習戦略についても詳細に調査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.502964056448283
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep learning has seen rapid growth in recent years and achieved state-of-the-art performance in a wide range of applications. However, training models typically requires expensive and time-consuming collection of large quantities of labeled data. This is particularly true within the scope of medical imaging analysis (MIA), where data are limited and labels are expensive to be acquired. Thus, label-efficient deep learning methods are developed to make comprehensive use of the labeled data as well as the abundance of unlabeled and weak-labeled data. In this survey, we extensively investigated over 300 recent papers to provide a comprehensive overview of recent progress on label-efficient learning strategies in MIA. We first present the background of label-efficient learning and categorize the approaches into different schemes. Next, we examine the current state-of-the-art methods in detail through each scheme. Specifically, we provide an in-depth investigation, covering not only canonical semi-supervised, self-supervised, and multi-instance learning schemes, but also recently emerged active and annotation-efficient learning strategies. Moreover, as a comprehensive contribution to the field, this survey not only elucidates the commonalities and unique features of the surveyed methods but also presents a detailed analysis of the current challenges in the field and suggests potential avenues for future research.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは近年急速に成長し、幅広いアプリケーションで最先端のパフォーマンスを達成している。 しかし、トレーニングモデルは通常、大量のラベル付きデータの高価で時間を要する。 これは医療画像解析(MIA)の分野において特に当てはまり、データに制限があり、ラベルを取得するのに費用がかかる。 これにより、ラベル付きデータとラベルなしデータと弱いラベル付きデータとを包括的に利用するためのラベル効率の高いディープラーニング手法が開発される。 本調査では,最近300以上の論文を網羅的に調査し,MIAにおけるラベル効率学習戦略の最近の進歩を概観した。 まず,ラベル効率の高い学習の背景を示し,そのアプローチを異なるスキームに分類する。 次に、各スキームを通して現在の最先端手法を詳細に検討する。 具体的には,カノニカルな半教師付き,自己教師付き,マルチインスタンスの学習スキームだけでなく,最近ではアクティブでアノテーション効率のよい学習戦略も紹介する。 さらに, この分野への総合的な貢献として, 調査手法の共通点や特徴を解明するだけでなく, 現状の課題を詳細に分析し, 今後の研究への道のりを示唆する。

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