論文の概要: Compositionally Equivariant Representation Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07783v2
- Date: Sat, 17 Jun 2023 13:10:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-22 00:52:08.687801
- Title: Compositionally Equivariant Representation Learning
- Title（参考訳）: 構成同変表現学習
- Authors: Xiao Liu, Pedro Sanchez, Spyridon Thermos, Alison Q. O'Neil and
Sotirios A. Tsaftaris
- Abstract要約: 人間は、MRIやCTスキャンなどの医療画像で重要な解剖学を素早く学べる。
この認識機能は、異なる医療施設からの新しい画像や、異なる設定で新しいタスクに容易に一般化する。
医用画像のセグメンテーションにおいて,より解釈可能で一般化可能な表現の学習における構成性の活用について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.741376970643973
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep learning models often need sufficient supervision (i.e. labelled data)
in order to be trained effectively. By contrast, humans can swiftly learn to
identify important anatomy in medical images like MRI and CT scans, with
minimal guidance. This recognition capability easily generalises to new images
from different medical facilities and to new tasks in different settings. This
rapid and generalisable learning ability is largely due to the compositional
structure of image patterns in the human brain, which are not well represented
in current medical models. In this paper, we study the utilisation of
compositionality in learning more interpretable and generalisable
representations for medical image segmentation. Overall, we propose that the
underlying generative factors that are used to generate the medical images
satisfy compositional equivariance property, where each factor is compositional
(e.g. corresponds to the structures in human anatomy) and also equivariant to
the task. Hence, a good representation that approximates well the ground truth
factor has to be compositionally equivariant. By modelling the compositional
representations with learnable von-Mises-Fisher (vMF) kernels, we explore how
different design and learning biases can be used to enforce the representations
to be more compositionally equivariant under un-, weakly-, and semi-supervised
settings. Extensive results show that our methods achieve the best performance
over several strong baselines on the task of semi-supervised domain-generalised
medical image segmentation. Code will be made publicly available upon
acceptance at https://github.com/vios-s.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、効果的に訓練するために十分な監督(ラベル付きデータ)を必要とすることが多い。
対照的に、ヒトはMRIやCTスキャンのような医療画像の重要な解剖学を、最小限のガイダンスで素早く学べる。
この認識機能は、異なる医療施設の新しい画像や、異なる設定の新しいタスクに容易に一般化する。
この迅速で汎用的な学習能力は、現在の医学モデルではよく表現されていない人間の脳における画像パターンの構成構造によるものである。
本稿では,より解釈可能で一般化可能な医用画像分割表現の学習における構成性の利用について検討する。
全体として、医用画像を生成するために使用される生成因子は、各因子が構成的(例えば、ヒト解剖学の構造に対応する)であり、タスクと等価である構成的等式性を満たすことが提案される。
したがって、基底真理因子をよく近似するよい表現は合成同値である必要がある。
構成表現を学習可能なvon-Mises-Fisher(vMF)カーネルでモデル化することにより、異なる設計と学習バイアスを用いて、Un-, weakly, semi-supervised settingsの下でより構成的に同変であるように表現を強制する方法について検討する。
その結果,本手法は半教師付き領域一般化医療画像セグメンテーションのタスクにおいて,いくつかの強いベースライン上で最高の性能を達成できた。
コードはhttps://github.com/vios-sで公開される。
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