Fugu-MT 論文翻訳(概要): Feature Imitating Networks Enhance The Performance, Reliability And Speed Of Deep Learning On Biomedical Image Processing Tasks

論文の概要: Feature Imitating Networks Enhance The Performance, Reliability And Speed Of Deep Learning On Biomedical Image Processing Tasks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14572v1
Date: Mon, 26 Jun 2023 10:33:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-27 14:06:48.399004
Title: Feature Imitating Networks Enhance The Performance, Reliability And Speed Of Deep Learning On Biomedical Image Processing Tasks
Title（参考訳）: バイオメディカル画像処理タスクにおけるDeep Learningのパフォーマンス、信頼性、スピードを高める機能イミテーションネットワーク
Authors: Shangyang Min, Mohammad Mahdi Ghassemi, Tuka Alhanai
Abstract要約: FIN(Feature-Imitating-Networks)は、閉形式統計特徴を近似する重みを持つニューラルネットワークである。バイオメディカル画像処理タスクにおけるFINの初回評価を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.642698101441705
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Feature-Imitating-Networks (FINs) are neural networks with weights that are initialized to approximate closed-form statistical features. In this work, we perform the first-ever evaluation of FINs for biomedical image processing tasks. We begin by training a set of FINs to imitate six common radiomics features, and then compare the performance of networks with and without the FINs for three experimental tasks: COVID-19 detection from CT scans, brain tumor classification from MRI scans, and brain-tumor segmentation from MRI scans; we find that FINs provide best-in-class performance for all three tasks, while converging faster and more consistently when compared to networks with similar or greater representational power. The results of our experiments provide evidence that FINs may provide state-of-the-art performance for a variety of other biomedical image processing tasks.
Abstract（参考訳）: FIN(Feature-Imitating-Networks)は、閉形式統計特徴を近似するために初期化される重みを持つニューラルネットワークである。本研究では,バイオメディカル画像処理タスクにおけるFINの初回評価を行う。まず,6つの共通放射能特徴を模倣するフィンのセットを訓練し,そのネットワークの性能を3つの実験タスクでフィンと比較した。すなわち,ctスキャンからのcovid-19検出,mriスキャンからの脳腫瘍分類,mriスキャンからの脳腫瘍分割である。実験の結果、FINが様々なバイオメディカル画像処理タスクに最先端のパフォーマンスを提供する可能性が示唆された。

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