論文の概要: A Comparison of Self-Supervised Pretraining Approaches for Predicting Disease Risk from Chest Radiograph Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08955v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 08:48:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 15:43:20.660941
• Title: A Comparison of Self-Supervised Pretraining Approaches for Predicting Disease Risk from Chest Radiograph Images
• Title（参考訳）: 胸部X線写真からの疾患リスク予測のための自己監督型プレトレーニング手法の比較
• Authors: Yanru Chen, Michael T Lu, Vineet K Raghu
• Abstract要約: 胸部X線画像を用いた半教師付き学習と自己指導型学習を比較し,死亡リスクを予測する。 半教師付きオートエンコーダは,内部および外部の検証において,コントラストや伝達学習よりも優れることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5880535198436156
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning is the state-of-the-art for medical imaging tasks, but requires large, labeled datasets. For risk prediction, large datasets are rare since they require both imaging and follow-up (e.g., diagnosis codes). However, the release of publicly available imaging data with diagnostic labels presents an opportunity for self and semi-supervised approaches to improve label efficiency for risk prediction. Though several studies have compared self-supervised approaches in natural image classification, object detection, and medical image interpretation, there is limited data on which approaches learn robust representations for risk prediction. We present a comparison of semi- and self-supervised learning to predict mortality risk using chest x-ray images. We find that a semi-supervised autoencoder outperforms contrastive and transfer learning in internal and external validation.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは医療画像タスクの最先端技術だが、大きなラベル付きデータセットを必要とする。 リスク予測では、画像と追跡の両方を必要とするため、大規模なデータセットはまれである(診断符号など)。 しかし、診断ラベル付き公開画像データのリリースは、リスク予測のためのラベル効率を改善するための自己および半教師付きアプローチの機会となる。 自然画像分類、物体検出、医用画像解釈における自己教師ありアプローチを比較した研究がいくつかあるが、リスク予測のためのロバスト表現を学ぶ方法は限られている。 胸部X線画像を用いた半教師付き学習と自己指導型学習を比較し,死亡リスクを予測する。 半教師付きオートエンコーダは,内部および外部の検証において,コントラストや伝達学習よりも優れることがわかった。

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