論文の概要: Weakly-supervised positional contrastive learning: application to cirrhosis classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04617v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 15:02:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 12:44:19.481812
• Title: Weakly-supervised positional contrastive learning: application to cirrhosis classification
• Title（参考訳）: 弱教師付き位置コントラスト学習 : 硬変分類への応用
• Authors: Emma Sarfati and Alexandre B\^one and Marc-Michel Roh\'e and Pietro Gori and Isabelle Bloch
• Abstract要約: 大規模な医療画像データセットは、低信頼で弱いラベルで安価に注釈を付けることができる。 組織学に基づく診断のような高信頼なラベルへのアクセスは稀で費用がかかる。 提案手法は,効率的な弱教師付き位置対応学習戦略 (WSP) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.840338941861134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large medical imaging datasets can be cheaply and quickly annotated with low-confidence, weak labels (e.g., radiological scores). Access to high-confidence labels, such as histology-based diagnoses, is rare and costly. Pretraining strategies, like contrastive learning (CL) methods, can leverage unlabeled or weakly-annotated datasets. These methods typically require large batch sizes, which poses a difficulty in the case of large 3D images at full resolution, due to limited GPU memory. Nevertheless, volumetric positional information about the spatial context of each 2D slice can be very important for some medical applications. In this work, we propose an efficient weakly-supervised positional (WSP) contrastive learning strategy where we integrate both the spatial context of each 2D slice and a weak label via a generic kernel-based loss function. We illustrate our method on cirrhosis prediction using a large volume of weakly-labeled images, namely radiological low-confidence annotations, and small strongly-labeled (i.e., high-confidence) datasets. The proposed model improves the classification AUC by 5% with respect to a baseline model on our internal dataset, and by 26% on the public LIHC dataset from the Cancer Genome Atlas. The code is available at: https://github.com/Guerbet-AI/wsp-contrastive.
• Abstract（参考訳）: 大規模な医療画像データセットは、低信頼で弱いラベル(例えば、放射能スコア)で安価かつ迅速に注釈付けできる。 組織学に基づく診断のような高信頼なラベルへのアクセスは稀で費用がかかる。 コントラスト学習(cl)法のような事前学習戦略は、ラベル付きまたは弱い注釈付きデータセットを活用できる。 これらの手法は通常、大きなバッチサイズを必要とするが、GPUメモリが限られているため、大規模な3D画像のフル解像度化が難しい。 それでも、2次元スライスの空間的文脈に関する体積的位置情報は、医療応用において非常に重要である。 本研究では,2次元スライスの空間的文脈と弱ラベルを汎用的なカーネルベース損失関数で統合する,wsp(weak-supervised positional)コントラスト学習戦略を提案する。 本手法は,多数の弱いラベル付き画像,すなわちラジオロジカル低信頼アノテーション,および小さな強いラベル付き(すなわち高信頼)データセットを用いて肝硬変の予測を行う。 提案モデルでは,内部データセットのベースラインモデルに対してAUCの分類を5%改善し,がんゲノムアトラスのLIHCデータセットでは26%改善した。 コードは、https://github.com/Guerbet-AI/wsp-contrastive.comで入手できる。

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