論文の概要: To pretrain or not to pretrain? A case study of domain-specific
pretraining for semantic segmentation in histopathology
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03275v1
- Date: Thu, 6 Jul 2023 20:23:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-10 14:07:09.488939
- Title: To pretrain or not to pretrain? A case study of domain-specific
pretraining for semantic segmentation in histopathology
- Title（参考訳）: 事前訓練するか、事前訓練しないか?
病理組織学におけるセマンティクスセグメンテーションのためのドメイン特化前訓練の事例研究
- Authors: Tushar Kataria, Beatrice Knudsen and Shireen Elhabian
- Abstract要約: 微調整医療画像データセットは費用がかかるため、トランスファーラーニングはデジタル病理視覚応用の最も効果的な方法である。
そこで本研究では,腺と細胞セグメンテーションタスクのパフォーマンスを,ドメイン特異的および非ドメイン特異的な事前訓練重量と比較した。
その結果、ドメイン固有の事前トレーニングによるパフォーマンス向上は、トレーニングデータセットのタスクとサイズの両方に依存することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Annotating medical imaging datasets is costly, so fine-tuning (or transfer
learning) is the most effective method for digital pathology vision
applications such as disease classification and semantic segmentation. However,
due to texture bias in models trained on real-world images, transfer learning
for histopathology applications might result in underperforming models, which
necessitates the need for using unlabeled histopathology data and
self-supervised methods to discover domain-specific characteristics. Here, we
tested the premise that histopathology-specific pretrained models provide
better initializations for pathology vision tasks, i.e., gland and cell
segmentation. In this study, we compare the performance of gland and cell
segmentation tasks with domain-specific and non-domain-specific pretrained
weights. Moreover, we investigate the data size at which domain-specific
pretraining produces a statistically significant difference in performance. In
addition, we investigated whether domain-specific initialization improves the
effectiveness of out-of-domain testing on distinct datasets but the same task.
The results indicate that performance gain using domain-specific pretraining
depends on both the task and the size of the training dataset. In instances
with limited dataset sizes, a significant improvement in gland segmentation
performance was also observed, whereas models trained on cell segmentation
datasets exhibit no improvement.
- Abstract（参考訳）: 医用画像データセットのアノテートは費用がかかるため、細調整(あるいは伝達学習)は疾患分類やセマンティックセグメンテーションなどのデジタル病理ビジョン応用において最も効果的な方法である。
しかし、実際の画像に基づいて訓練されたモデルのテクスチャバイアスにより、転送学習は、未ラベルの病理学データと自己教師によるドメイン固有の特徴の発見を必要とするような、パフォーマンスの低いモデルをもたらす可能性がある。
そこで我々は,病理組織特異的な事前訓練モデルが,病理視覚,すなわち腺と細胞セグメンテーションにより良い初期化をもたらすという前提を検証した。
本研究では,腺と細胞セグメンテーションタスクのパフォーマンスを,ドメイン特異的および非ドメイン特異的な事前訓練重量と比較した。
さらに,ドメイン固有事前学習が統計的に有意な性能差をもたらすデータサイズについて検討する。
さらに,ドメイン固有の初期化によって,異なるデータセット上でのドメイン外テストの有効性が向上するかどうかを検討した。
その結果、ドメイン固有の事前トレーニングによるパフォーマンス向上は、タスクとトレーニングデータセットのサイズの両方に依存することがわかった。
データセットサイズが限定されたインスタンスでは腺分節性能が著しく向上するのに対し,細胞分節データセットでトレーニングしたモデルでは改善は見られなかった。
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