論文の概要: Colo-SCRL: Self-Supervised Contrastive Representation Learning for Colonoscopic Video Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15671v1
• Date: Tue, 28 Mar 2023 01:27:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 16:50:37.128690
• Title: Colo-SCRL: Self-Supervised Contrastive Representation Learning for Colonoscopic Video Retrieval
• Title（参考訳）: colo-scrl:大腸内視鏡ビデオ検索のための自己教師付きコントラスト表現学習
• Authors: Qingzhong Chen, Shilun Cai, Crystal Cai, Zefang Yu, Dahong Qian, Suncheng Xiang
• Abstract要約: そこで我々は,Colo-Pairという大規模大腸内視鏡的データセットを構築した。 このデータセットに基づいて、より堅牢な表現学習のために、Colo-SCRLと呼ばれるシンプルで効果的なトレーニング手法を提案する。 マスク付きオートエンコーダをベースとした再構成と運動量コントラストを用いて,大腸の一般的な知識を洗練し,検索性能を向上させることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.868043986903368
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Colonoscopic video retrieval, which is a critical part of polyp treatment, has great clinical significance for the prevention and treatment of colorectal cancer. However, retrieval models trained on action recognition datasets usually produce unsatisfactory retrieval results on colonoscopic datasets due to the large domain gap between them. To seek a solution to this problem, we construct a large-scale colonoscopic dataset named Colo-Pair for medical practice. Based on this dataset, a simple yet effective training method called Colo-SCRL is proposed for more robust representation learning. It aims to refine general knowledge from colonoscopies through masked autoencoder-based reconstruction and momentum contrast to improve retrieval performance. To the best of our knowledge, this is the first attempt to employ the contrastive learning paradigm for medical video retrieval. Empirical results show that our method significantly outperforms current state-of-the-art methods in the colonoscopic video retrieval task.
• Abstract（参考訳）: ポリープ治療の重要な部分である大腸内視鏡ビデオ検索は,大腸癌の予防と治療において大きな臨床的意義を持っている。 しかし,行動認識データセットで訓練された検索モデルは,その間の領域ギャップが大きいため,大腸鏡下データセットでは不十分な検索結果を生成することが多い。 この問題を解決するために,coro-pairという大規模大腸内視鏡データセットを構築した。 このデータセットに基づいて、より堅牢な表現学習のために、Colo-SCRLと呼ばれるシンプルで効果的なトレーニング手法を提案する。 マスキングオートエンコーダを用いた再構築と運動量コントラストにより, 大腸の一般知識を洗練し, 検索性能を向上させることを目的としている。 私たちの知る限りでは、これは医療ビデオ検索にコントラスト学習パラダイムを採用する最初の試みです。 その結果,本手法は大腸内視鏡的ビデオ検索作業における最先端の手法よりも優れていた。

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