論文の概要: Optimizing the Procedure of CT Segmentation Labeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14089v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 15:52:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 14:04:03.160802
• Title: Optimizing the Procedure of CT Segmentation Labeling
• Title（参考訳）: CTセグメンテーションラベリングの最適化
• Authors: Yaroslav Zharov, Tilo Baumbach, Vincent Heuveline
• Abstract要約: Computed Tomographyでは、機械学習は自動データ処理によく使用される。 本稿では,アノテーションの手順とそのモデル性能への影響について考察する。 モデルトレーニングのために収集された優れたデータセットの主な利点は、ラベルの品質、多様性、完全性である、と仮定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In Computed Tomography, machine learning is often used for automated data processing. However, increasing model complexity is accompanied by increasingly large volume datasets, which in turn increases the cost of model training. Unlike most work that mitigates this by advancing model architectures and training algorithms, we consider the annotation procedure and its effect on the model performance. We assume three main virtues of a good dataset collected for a model training to be label quality, diversity, and completeness. We compare the effects of those virtues on the model performance using open medical CT datasets and conclude, that quality is more important than diversity early during labeling; the diversity, in turn, is more important than completeness. Based on this conclusion and additional experiments, we propose a labeling procedure for the segmentation of tomographic images to minimize efforts spent on labeling while maximizing the model performance.
• Abstract（参考訳）: Computed Tomographyでは、機械学習は自動データ処理によく使用される。 しかし、モデル複雑性の増大には、巨大なボリュームデータセットが伴うため、モデルトレーニングのコストが増大する。 モデルアーキテクチャとトレーニングアルゴリズムの進歩によってこれを緩和するほとんどの作業とは異なり、アノテーションの手順とそのモデル性能への影響について検討する。 モデルトレーニングのために収集された優れたデータセットの主な利点は、ラベルの品質、多様性、完全性である。 これらのメリットがopen medical ctデータセットを用いたモデルパフォーマンスに与える影響を比較し,ラベリングの初期段階における多様性よりも品質が重要であり,その多様性は完全性よりも重要である,と結論づけた。 この結論と追加実験に基づき, モデル性能を最大化しながらラベリングに費やす労力を最小限に抑えるために, 断層画像のセグメンテーションのためのラベリング手順を提案する。

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