論文の概要: Domain Generalization for Mammographic Image Analysis via Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10226v3
• Date: Tue, 6 Jun 2023 15:25:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 20:06:32.871862
• Title: Domain Generalization for Mammographic Image Analysis via Contrastive Learning
• Title（参考訳）: コントラスト学習によるマンモグラフィ画像解析のための領域一般化
• Authors: Zheren Li, Zhiming Cui, Lichi Zhang, Sheng Wang, Chenjin Lei, Xi Ouyang, Dongdong Chen, Xiangyu Zhao, Yajia Gu, Zaiyi Liu, Chunling Liu, Dinggang Shen, Jie-Zhi Cheng
• Abstract要約: 深層学習技術はマンモグラフィーのコンピュータ支援診断手法における画像解析に有効であることが示されている。 より優れた一般化能力を持つ深層学習モデルを実現するために,新しいコントラスト学習法を開発した。 提案手法は,様々なベンダースタイルドメインと複数のパブリックデータセットのマンモグラムを用いて,広範囲かつ厳密に評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.25258999601643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The deep learning technique has been shown to be effective in addressing several image analysis tasks within the computer-aided diagnosis scheme for mammography. The training of an efficacious deep learning model requires large amounts of data with sufficient diversity in terms of image style and quality. In particular, the diversity of image styles may be primarily attributed to the vendor factor. However, the collection of mammograms from large and diverse vendors is very expensive and sometimes impractical. Motivatedly, a novel contrastive learning method is developed to equip the deep learning models with better generalization capability. Specifically, the multi-style and multi-view unsupervised self-learning scheme is carried out to seek robust feature embedding against various vendor styles as a pre-trained model. Afterward, the pre-trained network is further fine-tuned to the downstream tasks, e.g., mass detection, matching, BI-RADS rating, and breast density classification. The proposed method has been extensively and rigorously evaluated with mammograms from various vendor-style domains and several public datasets. The experimental results suggest that the proposed domain generalization method can effectively improve the performance of four mammographic image tasks on data from either seen or unseen domains and outperform many state-of-the-art (SOTA) generalization methods.
• Abstract（参考訳）: 深層学習技術はマンモグラフィーのコンピュータ支援診断手法における画像解析に有効であることが示されている。 効率的なディープラーニングモデルのトレーニングには、画像スタイルと品質の面で十分な多様性を持つ大量のデータが必要である。 特に、イメージスタイルの多様性は、主にベンダーファクタに起因する可能性がある。 しかし、多種多様なベンダーのマンモグラムの収集は非常に高価であり、時には実用的ではない。 モチベーションの高い深層学習モデルにより良い一般化能力を持たせるための新しいコントラスト学習法を開発した。 具体的には、事前学習モデルとして、様々なベンダースタイルに対して堅牢な特徴埋め込みを求めるために、マルチスタイルおよびマルチビュー非教師なしセルフラーニングスキームを実施する。 その後、事前訓練されたネットワークは、例えば、質量検出、マッチング、BI-RADS評価、乳房密度分類などの下流タスクにさらに微調整される。 提案手法は,様々なベンダースタイルドメインと複数のパブリックデータセットのマンモグラムを用いて,広範囲かつ厳密に評価されている。 実験結果から,提案手法は,観察領域または見えない領域のデータに対する4つのマンモグラフィー画像タスクの性能を効果的に向上し,多くの最先端(SOTA)一般化手法より優れていることが示唆された。

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