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: 翻訳完了
• 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。

関連論文リスト

• EP-SAM: Weakly Supervised Histopathology Segmentation via Enhanced Prompt with Segment Anything [3.760646312664378]
  がんなどの疾患の病理診断は、従来、医師や病理医による形態学的特徴の評価に頼っていた。 近年,診断支援ツールとしてコンピュータ支援診断(CAD)システムの進歩が注目されている。 本稿では,クラスアクティベーションマップとSAMに基づく擬似ラベルを組み合わせ,弱教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーション(WSSS)モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T14:55:09Z)
• A Comprehensive Library for Benchmarking Multi-class Visual Anomaly Detection [52.228708947607636]
  本稿では,新しい手法のモジュラーフレームワークであるADerを包括的視覚異常検出ベンチマークとして紹介する。 このベンチマークには、産業ドメインと医療ドメインからの複数のデータセットが含まれており、15の最先端メソッドと9つの包括的なメトリクスを実装している。 我々は,異なる手法の長所と短所を客観的に明らかにし,多クラス視覚異常検出の課題と今後の方向性について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T13:40:07Z)
• A Survey on Data Selection for Language Models [148.300726396877]
  データ選択方法は、トレーニングデータセットに含まれるデータポイントを決定することを目的としている。 ディープラーニングは、主に実証的な証拠によって駆動され、大規模なデータに対する実験は高価である。 広範なデータ選択研究のリソースを持つ組織はほとんどない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T18:54:35Z)
• Few-Shot Learning on Graphs: from Meta-learning to Pre-training and Prompting [56.25730255038747]
  この調査は、最近の展開を合成し、比較洞察を提供し、将来の方向性を特定するための取り組みである。 我々は,既存の研究をメタラーニングアプローチ,事前学習アプローチ,ハイブリッドアプローチの3つの主要なファミリーに体系的に分類した。 これらの手法間の関係を解析し,その強みと限界を比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T14:32:42Z)
• Deep Learning for Multi-Label Learning: A Comprehensive Survey [6.571492336879553]
  マルチラベル学習は、単一の入力データポイントから複数のラベルを予測することを目的とした、急速に成長する研究分野である。 MLCでは、高次元データを扱うこと、ラベルの相関に対処すること、部分的なラベルを扱うことが含まれる。 近年,MDCにおけるこれらの課題をより効果的に解決するために,ディープラーニング(DL)技術の採用が顕著に増加していることが報告されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-29T20:37:03Z)
• Semi-supervised Object Detection: A Survey on Recent Research and Progress [2.2398477810999817]
  半教師対象検出(SSOD)は、高い研究価値と実践性のために、ますます注目されている。 本稿では,5つの側面からSSODのアプローチに関する包括的かつ最新の調査を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-25T02:54:03Z)
• Active learning for data streams: a survey [0.48951183832371004]
  オンラインアクティブな学習は機械学習のパラダイムであり、データストリームからラベルに最も情報のあるデータポイントを選択することを目的としている。 それぞれの観測に注釈をつけるのは時間と費用がかかり、大量のラベル付きデータを得るのが難しくなる。 本研究の目的は、データストリームから最も情報性の高い観測をリアルタイムで選択するための、最近提案されたアプローチの概要を提供することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T14:24:13Z)
• Label-efficient Time Series Representation Learning: A Review [19.218833228063392]
  ラベル効率のよい時系列表現学習は、現実世界のアプリケーションにディープラーニングモデルをデプロイするのに不可欠である。 ラベル付き時系列データの不足に対処するため、転送学習、自己教師付き学習、半教師付き学習など様々な戦略が開発されている。 既存のアプローチを,外部データソースへの依存に基づいて,ドメイン内あるいはクロスドメインとして分類する,新たな分類法を初めて導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T15:12:15Z)
• Efficient Medical Image Assessment via Self-supervised Learning [27.969767956918503]
  高性能なディープラーニング手法は通常、大きな注釈付きトレーニングデータセットに依存する。 本稿では,未ラベルの医用画像データの品質をランク付けするための,新規で効率的なデータアセスメント戦略を提案する。 SSL埋め込み空間の理論的な意味から,我々はMasked Autoencoderを用いて特徴抽出を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T21:39:00Z)
• An Embarrassingly Simple Approach to Semi-Supervised Few-Shot Learning [58.59343434538218]
  間接学習の観点から、ラベルなしデータの正負の擬似ラベルを正確に予測するための、単純だが非常に効果的な手法を提案する。 私たちのアプローチは、オフザシェルフ操作のみを使用することで、ほんの数行のコードで実装できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-28T02:11:34Z)
• Detecting Shortcut Learning for Fair Medical AI using Shortcut Testing [62.9062883851246]
  機械学習は医療の改善に大いに貢献するが、その利用が健康格差を広めたり増幅したりしないことを確実にすることは重要である。 アルゴリズムの不公平性の潜在的な要因の1つ、ショートカット学習は、トレーニングデータにおける不適切な相関に基づいてMLモデルが予測した時に発生する。 マルチタスク学習を用いて,臨床MLシステムの公平性評価の一環として,ショートカット学習の評価と緩和を行う手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T09:35:38Z)
• From Labels to Priors in Capsule Endoscopy: A Prior Guided Approach for Improving Generalization with Few Labels [4.9136996406481135]
  我々は、より堅牢で一般化可能な表現を学習するために、より自由なドメイン知識を事前として使用することを提案する。 ラベルの代理として振る舞うことによって、ドメインの優先順位が表現の恩恵を受けることを実験的に示す。 我々の手法はドメインの最先端技術よりも優れている(もしくはギャップを埋める)。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-10T12:35:49Z)
• Recent Few-Shot Object Detection Algorithms: A Survey with Performance Comparison [54.357707168883024]
  Few-Shot Object Detection (FSOD)は、人間の学習能力を模倣する。 FSODは、学習した汎用オブジェクトの知識を共通のヘビーテールから新しいロングテールオブジェクトクラスにインテリジェントに転送する。 本稿では,問題定義,共通データセット,評価プロトコルなどを含むFSODの概要を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-27T04:11:28Z)
• Federated Cycling (FedCy): Semi-supervised Federated Learning of Surgical Phases [57.90226879210227]
  FedCyは、FLと自己教師付き学習を組み合わせた半教師付き学習(FSSL)手法で、ラベル付きビデオとラベルなしビデオの両方の分散データセットを利用する。 外科的段階の自動認識作業において,最先端のFSSL法よりも顕著な性能向上を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:44:53Z)
• Deep Long-Tailed Learning: A Survey [163.16874896812885]
  ディープ・ロングテール・ラーニング(Deep Long-tailed Learning)は、長いテールのクラス分布に追従する多数の画像から、優れたパフォーマンスのディープモデルをトレーニングすることを目的としている。 長い尾を持つクラス不均衡は、現実的な視覚認識タスクにおいて一般的な問題である。 本稿では,近年の長期学習の進歩を包括的に調査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-09T15:25:22Z)
• DSAL: Deeply Supervised Active Learning from Strong and Weak Labelers for Biomedical Image Segmentation [13.707848142719424]
  アクティブ学習とセミスーパーバイザー学習戦略を組み合わせた深層アクティブセミスーパーバイザー学習フレームワークDSALを提案します。 DSALでは, 深層監視機構に基づく新たな基準が提案され, 高い不確実性を有する情報サンプルを選定する。 提案した基準を用いて,強ラベルと弱ラベルのサンプルを選択し,各アクティブな学習イテレーションにおいて,オラクルラベルと擬似ラベルを同時に生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-22T11:31:33Z)
• The Emerging Trends of Multi-Label Learning [45.63795570392158]
  エクサバイトのデータは人間によって毎日生成されるため、ビッグデータによってもたらされるマルチラベル学習に対する大きな課題に対処する新たな取り組みの必要性が高まっている。 ビッグデータ時代における新興トレンドとマルチラベル学習の新たな課題を明示的に分析することに焦点を当てた体系的研究の欠如がある。 このミッションを遂行し、今後の研究の方向性と新たな応用を説明するための総合的な調査を求めることが不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T03:36:00Z)
• Adaptive Self-training for Few-shot Neural Sequence Labeling [55.43109437200101]
  ニューラルシークエンスラベリングモデルにおけるラベル不足問題に対処する手法を開発した。 自己学習は、大量のラベルのないデータから学ぶための効果的なメカニズムとして機能する。 メタラーニングは、適応的なサンプル再重み付けにおいて、ノイズのある擬似ラベルからのエラー伝播を軽減するのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-07T22:29:05Z)
• Learning Image Labels On-the-fly for Training Robust Classification Models [13.669654965671604]
  ノイズの多いアノテーション(例えば、異なるアルゴリズムベースのラベル付け子から)を一緒に利用し、相互に分類タスクの学習に役立てることができるかを示す。 メタトレーニングベースのラベルサンプリングモジュールは、追加のバックプロパゲーションプロセスを通じてモデル学習の恩恵を受けるラベルに出席するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-22T05:38:44Z)
• Collaborative Unsupervised Domain Adaptation for Medical Image Diagnosis [102.40869566439514]
  我々は、Unsupervised Domain Adaptation (UDA)を通じて、対象タスクにおける学習を支援するために、関連ドメインからの豊富なラベル付きデータを活用しようとしている。 クリーンなラベル付きデータやサンプルを仮定するほとんどのUDAメソッドが等しく転送可能であるのとは異なり、協調的教師なしドメイン適応アルゴリズムを革新的に提案する。 提案手法の一般化性能を理論的に解析し,医用画像と一般画像の両方で実験的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-05T11:49:17Z)
• Semi-supervised Medical Image Classification with Relation-driven Self-ensembling Model [71.80319052891817]
  医用画像分類のための関係駆動型半教師付きフレームワークを提案する。 これは、摂動下で与えられた入力の予測一貫性を促進することでラベルのないデータを利用する。 本手法は,シングルラベルおよびマルチラベル画像分類のシナリオにおいて,最先端の半教師付き学習手法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-15T06:57:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。