論文の概要: LVM-Med: Learning Large-Scale Self-Supervised Vision Models for Medical
Imaging via Second-order Graph Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11925v3
- Date: Sat, 18 Nov 2023 15:17:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-22 18:58:45.110739
- Title: LVM-Med: Learning Large-Scale Self-Supervised Vision Models for Medical
Imaging via Second-order Graph Matching
- Title（参考訳）: LVM-Med:2次グラフマッチングによる医用イメージングのための大規模自己スーパービジョンモデル学習
- Authors: Duy M. H. Nguyen, Hoang Nguyen, Nghiem T. Diep, Tan N. Pham, Tri Cao,
Binh T. Nguyen, Paul Swoboda, Nhat Ho, Shadi Albarqouni, Pengtao Xie, Daniel
Sonntag, Mathias Niepert
- Abstract要約: LVM-Medは、大規模医療データセットに基づいてトレーニングされた、最初のディープネットワークファミリーである。
55の公開データセットから約13万の医療画像を収集しました。
LVM-Medは、多くの最先端の教師付き、自己監督型、基礎モデルよりも経験的に優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.01894976615714
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Obtaining large pre-trained models that can be fine-tuned to new tasks with
limited annotated samples has remained an open challenge for medical imaging
data. While pre-trained deep networks on ImageNet and vision-language
foundation models trained on web-scale data are prevailing approaches, their
effectiveness on medical tasks is limited due to the significant domain shift
between natural and medical images. To bridge this gap, we introduce LVM-Med,
the first family of deep networks trained on large-scale medical datasets. We
have collected approximately 1.3 million medical images from 55 publicly
available datasets, covering a large number of organs and modalities such as
CT, MRI, X-ray, and Ultrasound. We benchmark several state-of-the-art
self-supervised algorithms on this dataset and propose a novel self-supervised
contrastive learning algorithm using a graph-matching formulation. The proposed
approach makes three contributions: (i) it integrates prior pair-wise image
similarity metrics based on local and global information; (ii) it captures the
structural constraints of feature embeddings through a loss function
constructed via a combinatorial graph-matching objective; and (iii) it can be
trained efficiently end-to-end using modern gradient-estimation techniques for
black-box solvers. We thoroughly evaluate the proposed LVM-Med on 15 downstream
medical tasks ranging from segmentation and classification to object detection,
and both for the in and out-of-distribution settings. LVM-Med empirically
outperforms a number of state-of-the-art supervised, self-supervised, and
foundation models. For challenging tasks such as Brain Tumor Classification or
Diabetic Retinopathy Grading, LVM-Med improves previous vision-language models
trained on 1 billion masks by 6-7% while using only a ResNet-50.
- Abstract（参考訳）: 注釈付きサンプルを限定した新しいタスクに微調整できる大規模な事前訓練モデルを持つことは、医療画像データにとってオープンな課題である。
ImageNetの事前訓練されたディープネットワークとWebスケールデータで訓練されたビジョン言語基盤モデルが一般的であるが、天然画像と医用画像のドメインシフトが大きいため、医療タスクにおけるそれらの効果は限られている。
このギャップを埋めるために,大規模医療データセットでトレーニングされた最初のディープネットワークであるlmm-medを紹介する。
我々は、55の公開データセットから約130万の医療画像を収集し、CT、MRI、X線、超音波などの多数の臓器とモダリティをカバーした。
このデータセット上で,最先端の自己教師付きアルゴリズムをベンチマークし,グラフマッチングを用いた新しい自己教師付きコントラスト学習アルゴリズムを提案する。
提案するアプローチには3つの貢献がある。
(i)地域情報及びグローバル情報に基づく先行的な対向画像類似度指標を統合する。
(ii)組合せグラフマッチング目的によって構築された損失関数を通して特徴埋め込みの構造的制約を捉え、
(iii)ブラックボックスソルバに対する現代の勾配推定手法を用いて、エンドツーエンドを効率的に訓練することができる。
提案手法は,セグメンテーションや分類,オブジェクト検出,分布内および分布外の設定など15の下流医療タスクにおいて,提案手法を徹底的に評価した。
LVM-Medは、多くの最先端の教師付き、自己監督型、基礎モデルよりも経験的に優れている。
脳腫瘍分類や糖尿病網膜症グラディングといった課題に対して、LVM-MedはResNet-50のみを使用しながら、10億のマスクでトレーニングされた以前の視覚言語モデルを6～7%改善する。
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