論文の概要: MedAugment: Universal Automatic Data Augmentation Plug-in for Medical Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17466v1
• Date: Fri, 30 Jun 2023 08:22:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-03 13:14:17.271620
• Title: MedAugment: Universal Automatic Data Augmentation Plug-in for Medical Image Analysis
• Title（参考訳）: MedAugment: 医用画像解析のためのユニバーサル自動データ拡張プラグイン
• Authors: Zhaoshan Liu and Qiujie Lv and Yifan Li and Ziduo Yang and Lei Shen
• Abstract要約: 医用画像解析(MIA)分野に自動DA引数を導入するために,MedAugment というプラグアンドユースDA手法を開発した。 自然画像と医用画像の差を解消するために,拡張空間をピクセル増倍空間と空間増倍空間に分割する。 その結果、我々のMedAugmentは最先端のDAメソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.729292515732407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data Augmentation (DA) technique has been widely implemented in the computer vision field to relieve the data shortage, while the DA in Medical Image Analysis (MIA) is still mostly experience-driven. Here, we develop a plug-and-use DA method, named MedAugment, to introduce the automatic DA argumentation to the MIA field. To settle the difference between natural images and medical images, we divide the augmentation space into pixel augmentation space and spatial augmentation space. A novel operation sampling strategy is also proposed when sampling DA operations from the spaces. To demonstrate the performance and universality of MedAugment, we implement extensive experiments on four classification datasets and three segmentation datasets. The results show that our MedAugment outperforms most state-of-the-art DA methods. This work shows that the plug-and-use MedAugment may benefit the MIA community. Code is available at https://github.com/NUS-Tim/MedAugment_Pytorch.
• Abstract（参考訳）: データ拡張(DA)技術はコンピュータビジョン分野においてデータ不足を軽減するために広く実装されているが、医療画像分析(MIA)のDAはいまだに経験駆動である。 そこで我々は,MedAugment というプラグアンドユースDA手法を開発し,MIA フィールドに自動DA引数を導入する。 自然画像と医用画像の差を解消するために,拡張空間をピクセル増倍空間と空間増倍空間に分割する。 空間からDA操作をサンプリングする際にも,新しい動作サンプリング戦略が提案されている。 メダグメントの性能と普遍性を示すために,4つの分類データセットと3つのセグメンテーションデータセットについて広範な実験を行った。 その結果,我々のMedAugmentは最先端のDA手法よりも優れていた。 この研究は、プラグアンドユースMedAugmentがMIAコミュニティに利益をもたらすことを示している。 コードはhttps://github.com/NUS-Tim/MedAugment_Pytorchで入手できる。

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