Fugu-MT 論文翻訳(概要): Foundation Model for Endoscopy Video Analysis via Large-scale Self-supervised Pre-train

論文の概要: Foundation Model for Endoscopy Video Analysis via Large-scale Self-supervised Pre-train

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16741v4
Date: Tue, 9 Jan 2024 11:30:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-10 20:23:05.085063
Title: Foundation Model for Endoscopy Video Analysis via Large-scale Self-supervised Pre-train
Title（参考訳）: 大規模自己監視プリトレインによる内視鏡映像解析の基礎モデル
Authors: Zhao Wang, Chang Liu, Shaoting Zhang, Qi Dou
Abstract要約: 本研究では,大規模な内視鏡映像データを用いた基礎モデルであるEndo-FMを提案する。私たちのデータセット全体は、最大500万フレームの33Kビデオクリップで構成されており、さまざまなプロトコル、対象臓器、疾患タイプが含まれています。我々のEndo-FMは、現在最先端(SOTA)の自己指導型事前学習とアダプタベースのトランスファー学習を、かなりの差で上回っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.188088885290025
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Foundation models have exhibited remarkable success in various applications, such as disease diagnosis and text report generation. To date, a foundation model for endoscopic video analysis is still lacking. In this paper, we propose Endo-FM, a foundation model specifically developed using massive endoscopic video data. First, we build a video transformer, which captures both local and global long-range dependencies across spatial and temporal dimensions. Second, we pre-train our transformer model using global and local views via a self-supervised manner, aiming to make it robust to spatial-temporal variations and discriminative across different scenes. To develop the foundation model, we construct a large-scale endoscopy video dataset by combining 9 publicly available datasets and a privately collected dataset from Baoshan Branch of Renji Hospital in Shanghai, China. Our dataset overall consists of over 33K video clips with up to 5 million frames, encompassing various protocols, target organs, and disease types. Our pre-trained Endo-FM can be easily adopted for a given downstream task via fine-tuning by serving as the backbone. With experiments on 3 different types of downstream tasks, including classification, segmentation, and detection, our Endo-FM surpasses the current state-of-the-art (SOTA) self-supervised pre-training and adapter-based transfer learning methods by a significant margin, such as VCL (3.1% F1, 4.8% Dice, and 5.5% F1 for classification, segmentation, and detection) and ST-Adapter (5.9% F1, 9.6% Dice, and 9.9% F1 for classification, segmentation, and detection). Code, datasets, and models are released at https://github.com/med-air/Endo-FM.
Abstract（参考訳）: 基礎モデルは、疾患診断やテキストレポート生成など、様々な応用で顕著な成功を収めている。現在まで,内視鏡的映像解析の基礎モデルが欠落している。本稿では,大規模な内視鏡映像データを用いた基礎モデルであるEndo-FMを提案する。まず,空間的および時間的次元にまたがる局所的および大域的長距離依存性をキャプチャするビデオトランスフォーマーを構築する。第2に,グローバルおよびローカルビューを用いたトランスフォーマーモデルの事前学習を行い,空間的・時間的変動に頑健にし,異なる場面で識別できるようにする。基礎モデルを開発するために,上海の蓮華病院の青山支部から収集した9つの公開データセットとプライベートデータセットを組み合わせることで,大規模内視鏡映像データセットを構築した。私たちのデータセット全体は、最大500万フレームの33Kビデオクリップで構成されており、さまざまなプロトコル、対象臓器、疾患タイプが含まれています。トレーニング済みのEndo-FMは、バックボーンとして機能し、微調整により、所定の下流タスクに容易に適用できる。分類,セグメンテーション,検出を含む3種類のダウンストリームタスクの実験により,私たちのEndo-FMは,VCL(3.1% F1,4.8% Dice,5.5% F1,分類,セグメンテーション,検出)やST-Adapter(5.9% F1,9.6% Dice,9.9% F1,分類,セグメンテーション,検出)といった,現在の最先端技術(SOTA)の自己指導型事前訓練およびアダプタベースのトランスファー学習手法をはるかに上回っている。コード、データセット、モデルはhttps://github.com/med-air/Endo-FMでリリースされている。

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