論文の概要: DINO-CXR: A self supervised method based on vision transformer for chest X-ray classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00475v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 11:58:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 14:22:56.452024
• Title: DINO-CXR: A self supervised method based on vision transformer for chest X-ray classification
• Title（参考訳）: DINO-CXR:胸部X線分類のための視覚変換器を用いた自己監督法
• Authors: Mohammadreza Shakouri, Fatemeh Iranmanesh, Mahdi Eftekhari
• Abstract要約: 本稿では,胸部X線分類のための視覚変換器に基づく自己監督法であるDINO-CXRを提案する。 肺炎とCOVID-19の両方の検出において提案法の有効性を示すために比較分析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9883261192383611
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The limited availability of labeled chest X-ray datasets is a significant bottleneck in the development of medical imaging methods. Self-supervised learning (SSL) can mitigate this problem by training models on unlabeled data. Furthermore, self-supervised pretraining has yielded promising results in visual recognition of natural images but has not been given much consideration in medical image analysis. In this work, we propose a self-supervised method, DINO-CXR, which is a novel adaptation of a self-supervised method, DINO, based on a vision transformer for chest X-ray classification. A comparative analysis is performed to show the effectiveness of the proposed method for both pneumonia and COVID-19 detection. Through a quantitative analysis, it is also shown that the proposed method outperforms state-of-the-art methods in terms of accuracy and achieves comparable results in terms of AUC and F-1 score while requiring significantly less labeled data.
• Abstract（参考訳）: ラベル付き胸部X線データセットの可用性は、医療画像法の開発において重要なボトルネックとなっている。 自己教師付き学習(ssl)はラベルなしのデータでモデルをトレーニングすることでこの問題を軽減することができる。 さらに、自己監督型事前訓練は、自然画像の視覚的認識において有望な結果をもたらすが、医療画像解析においてはあまり考慮されていない。 本研究では,胸部X線分類のための視覚変換器をベースとした自己監督法であるDINO-CXRを提案する。 肺炎とCOVID-19の両方の検出において提案法の有効性を示すために比較分析を行った。 定量的解析により,提案手法は精度で最先端の手法より優れており,AUCとF-1のスコアで比較できるが,ラベル付きデータは非常に少ない。

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