論文の概要: Unsupervised Cross-domain Pulmonary Nodule Detection without Source Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01085v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 15:42:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 14:44:29.360375
• Title: Unsupervised Cross-domain Pulmonary Nodule Detection without Source Data
• Title（参考訳）: ソースデータのない非教師なし肺結節の検出
• Authors: Rui Xu, Yong Luo, Bo Du
• Abstract要約: クロスドメイン肺結節検出は、ソースとターゲットドメイン間のデータ分布の大きなシフトにより、性能劣化に悩まされる。 肺結節検出のためのソースフリー非教師ありクロスドメイン法(SUP)を提案する。 まず、インスタンスレベルのコントラスト学習を利用して、ソースモデルをターゲットドメインに適応させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.95075015391929
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross domain pulmonary nodule detection suffers from performance degradation due to large shift of data distributions between the source and target domain. Besides, considering the high cost of medical data annotation, it is often assumed that the target images are unlabeled. Existing approaches have made much progress for this unsupervised domain adaptation setting. However, this setting is still rarely plausible in the medical application since the source medical data are often not accessible due to the privacy concerns. This motivates us to propose a Source-free Unsupervised cross-domain method for Pulmonary nodule detection (SUP). It first adapts the source model to the target domain by utilizing instance-level contrastive learning. Then the adapted model is trained in a teacher-student interaction manner, and a weighted entropy loss is incorporated to further improve the accuracy. Extensive experiments by adapting a pre-trained source model to three popular pulmonary nodule datasets demonstrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: クロスドメイン肺結節検出は、ソースとターゲットドメイン間のデータ分布の大きなシフトにより、性能劣化に悩まされる。 また、医療データアノテーションのコストが高いことから、対象画像がラベル付けされていないと仮定されることが多い。 既存のアプローチは、この教師なしドメイン適応設定に大きく進歩した。 しかし、プライバシー上の懸念から、ソース医療データがアクセスできないことが多いため、医療アプリケーションでこの設定が有効なことは滅多にない。 そこで本研究では,肺結節検出(SUP)のためのソースフリーな非教師なしクロスドメイン手法を提案する。 まず、インスタンスレベルのコントラスト学習を利用して、ソースモデルをターゲットドメインに適応させる。 そして、適応モデルを教師と学生のインタラクション方法で訓練し、さらに精度を向上させるために重み付きエントロピー損失を組み込む。 トレーニング済みのソースモデルを3つの一般的な肺結節データセットに適用することにより,本手法の有効性を実証した。

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