論文の概要: Self-distillation for surgical action recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12915v1
- Date: Wed, 22 Mar 2023 21:09:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 16:29:02.838793
- Title: Self-distillation for surgical action recognition
- Title（参考訳）: 手術動作認識のための自己蒸留
- Authors: Amine Yamlahi, Thuy Nuong Tran, Patrick Godau, Melanie Schellenberg,
Dominik Michael, Finn-Henri Smidt, Jan-Hinrich Noelke, Tim Adler, Minu
Dietlinde Tizabi, Chinedu Nwoye, Nicolas Padoy, Lena Maier-Hein
- Abstract要約: 外科的ビデオ解析におけるクラス不均衡と潜在的なラベル曖昧性に対処する手段として,自己蒸留の概念を検討する。
提案手法は,スウィントランスフォーマーをバックボーンとして用いる3種類のモデルの異種アンサンブルである。
本手法は, 医用画像解析アプリケーションにおいて, 自己蒸留が重要なツールとなる可能性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9217607824148526
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Surgical scene understanding is a key prerequisite for contextaware decision
support in the operating room. While deep learning-based approaches have
already reached or even surpassed human performance in various fields, the task
of surgical action recognition remains a major challenge. With this
contribution, we are the first to investigate the concept of self-distillation
as a means of addressing class imbalance and potential label ambiguity in
surgical video analysis. Our proposed method is a heterogeneous ensemble of
three models that use Swin Transfomers as backbone and the concepts of
self-distillation and multi-task learning as core design choices. According to
ablation studies performed with the CholecT45 challenge data via
cross-validation, the biggest performance boost is achieved by the usage of
soft labels obtained by self-distillation. External validation of our method on
an independent test set was achieved by providing a Docker container of our
inference model to the challenge organizers. According to their analysis, our
method outperforms all other solutions submitted to the latest challenge in the
field. Our approach thus shows the potential of self-distillation for becoming
an important tool in medical image analysis applications.
- Abstract（参考訳）: 手術現場理解は手術室における文脈認識意思決定支援の重要な前提条件である。
深層学習に基づくアプローチはすでに様々な分野で人間のパフォーマンスを上回っているが、手術行動認識の課題は依然として大きな課題である。
この貢献により, 手術ビデオ解析におけるクラス不均衡と潜在的なラベル曖昧性に対処する手段として, 自己蒸留の概念を初めて検討した。
提案手法は,スウィントランスフォマーをバックボーンとして,自己蒸留とマルチタスク学習を基本設計として用いる3つのモデルからなる不均質アンサンブルである。
クロスバリデーションによるColecT45チャレンジデータを用いたアブレーション研究によると, 自己蒸留により得られたソフトラベルを用いることで, 最大の性能向上が達成された。
独立したテストセット上でのメソッドの外部検証は、当社の推論モデルのDockerコンテナをチャレンジオーガナイザに提供することで実現しました。
彼らの分析によると、本手法は、この分野における最新の課題に対する他のソリューションよりも優れている。
本手法は, 医用画像解析における重要なツールとなるための自己蒸留の可能性を示す。
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