Fugu-MT 論文翻訳(概要): FEDD -- Fair, Efficient, and Diverse Diffusion-based Lesion Segmentation and Malignancy Classification

論文の概要: FEDD -- Fair, Efficient, and Diverse Diffusion-based Lesion Segmentation and Malignancy Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11654v1
Date: Fri, 21 Jul 2023 15:42:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-24 12:05:54.820416
Title: FEDD -- Fair, Efficient, and Diverse Diffusion-based Lesion Segmentation and Malignancy Classification
Title（参考訳）: FEDD -- 公平で効率的な拡散型病変分割と悪性度分類
Authors: H\'ector Carri\'on, Narges Norouzi
Abstract要約: 皮膚病変の分類と悪性度分類のためのフェア,エフェクト,ディバース拡散に基づくフレームワークを提案する。 5%,10%,15%,20%のラベル付き試料を用いて,0.18,0.13,0.06,0.07の相互結合の改善を実現した。 Diverse Dermatology Imagesの10%で訓練されたFedは、悪性度分類の精度が最先端と比較して81%、14%高いことを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.076716889858164
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Skin diseases affect millions of people worldwide, across all ethnicities. Increasing diagnosis accessibility requires fair and accurate segmentation and classification of dermatology images. However, the scarcity of annotated medical images, especially for rare diseases and underrepresented skin tones, poses a challenge to the development of fair and accurate models. In this study, we introduce a Fair, Efficient, and Diverse Diffusion-based framework for skin lesion segmentation and malignancy classification. FEDD leverages semantically meaningful feature embeddings learned through a denoising diffusion probabilistic backbone and processes them via linear probes to achieve state-of-the-art performance on Diverse Dermatology Images (DDI). We achieve an improvement in intersection over union of 0.18, 0.13, 0.06, and 0.07 while using only 5%, 10%, 15%, and 20% labeled samples, respectively. Additionally, FEDD trained on 10% of DDI demonstrates malignancy classification accuracy of 81%, 14% higher compared to the state-of-the-art. We showcase high efficiency in data-constrained scenarios while providing fair performance for diverse skin tones and rare malignancy conditions. Our newly annotated DDI segmentation masks and training code can be found on https://github.com/hectorcarrion/fedd.
Abstract（参考訳）: 皮膚疾患は世界中の何百万人もの人々に影響を与えます。診断アクセシビリティの増大は、皮膚科画像の公平かつ正確なセグメンテーションと分類を必要とする。しかし、特に稀な疾患や表出の少ない皮膚のトーンに対して、注釈付き医用画像の不足は、公正で正確なモデルの開発に困難をもたらす。本研究では,皮膚病変の分類と悪性度分類のためのFair,Efficient,Diverse Diffusionベースのフレームワークを提案する。 FEDDは、拡散確率的バックボーンによって学習された意味的に意味のある特徴埋め込みを活用し、それらを線形プローブによって処理し、DDI(Diverse Dermatology Images)の最先端のパフォーマンスを達成する。その結果,0.18,0.13,0.06,0.07の交点が改善され,それぞれ5%,10%,15%,20%の標識標本が得られた。さらに、DDIの10%で訓練されたFEDDでは、悪性度分類の精度が81%、最先端と比較して14%高いことが示されている。多様な肌色やまれな悪性疾患に対して公平な性能を提供しながら,データ制約されたシナリオにおいて高い効率を示す。新たに注釈を付けたDDIセグメンテーションマスクとトレーニングコードはhttps://github.com/hectorcarrion/fedd.comで確認できます。

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