論文の概要: Few Shot Learning for Medical Imaging: A Comparative Analysis of
Methodologies and Formal Mathematical Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04401v1
- Date: Mon, 8 May 2023 01:05:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 16:04:04.421852
- Title: Few Shot Learning for Medical Imaging: A Comparative Analysis of
Methodologies and Formal Mathematical Framework
- Title（参考訳）: 医用画像のショット・ラーニング : 方法論と形式的数学的枠組みの比較分析
- Authors: Jannatul Nayem, Sayed Sahriar Hasan, Noshin Amina, Bristy Das, Md
Shahin Ali, Md Manjurul Ahsan, Shivakumar Raman
- Abstract要約: 医療分野におけるディープラーニングの活用方法において、問題に依存したトレーニングデータの不足が大きな問題となっている。
ホットラーニングアルゴリズムはほとんどなく、小さなデータセットから特徴を抽出することで、データ制限問題を解決する。
医療分野では、いくつかの機密疾患に関して利用可能なデータセットがしばしば不足している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep learning becomes an elevated context regarding disposing of many machine
learning tasks and has shown a breakthrough upliftment to extract features from
unstructured data. Though this flourishing context is developing in the medical
image processing sector, scarcity of problem-dependent training data has become
a larger issue in the way of easy application of deep learning in the medical
sector. To unravel the confined data source, researchers have developed a model
that can solve machine learning problems with fewer data called ``Few shot
learning". Few hot learning algorithms determine to solve the data limitation
problems by extracting the characteristics from a small dataset through
classification and segmentation methods. In the medical sector, there is
frequently a shortage of available datasets in respect of some confidential
diseases. Therefore, Few shot learning gets the limelight in this data scarcity
sector. In this chapter, the background and basic overview of a few shots of
learning is represented. Henceforth, the classification of few-shot learning is
described also. Even the paper shows a comparison of methodological approaches
that are applied in medical image analysis over time. The current advancement
in the implementation of few-shot learning concerning medical imaging is
illustrated. The future scope of this domain in the medical imaging sector is
further described.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングは多くの機械学習タスクの配置に関する高次の文脈となり、構造化されていないデータから特徴を抽出するブレークスルーの隆起を示している。
医療画像処理分野では、この隆盛が進んでいるが、医療分野における深層学習の容易な適用方法において、問題に依存したトレーニングデータの不足が大きな問題となっている。
限定されたデータソースを解くために、研究者は ``few shot learning" と呼ばれる少ないデータで機械学習問題を解決するモデルを開発した。
分類とセグメンテーション手法を用いて、小さなデータセットから特徴を抽出することにより、データ制限を解くホットラーニングアルゴリズムはほとんどない。
医療分野では、いくつかの機密疾患に関して利用可能なデータセットがしばしば不足している。
それゆえ、このデータ不足セクターのリムジンを得られるショット学習はほとんどない。
本章では、いくつかの学習ショットの背景と基本的な概要を述べる。
このことから、数発学習の分類も記述されている。
医用画像解析における方法論的アプローチを時間とともに比較した。
医用画像に関する少数ショット学習の実践の進歩を概説する。
医療画像分野におけるこの領域の今後の展望についてさらに述べる。
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