論文の概要: Rapid Training Data Creation by Synthesizing Medical Images for
Classification and Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04687v1
- Date: Wed, 9 Aug 2023 03:49:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-10 15:10:24.136002
- Title: Rapid Training Data Creation by Synthesizing Medical Images for
Classification and Localization
- Title(参考訳): 医用画像の分類と位置化による迅速なトレーニングデータ作成
- Authors: Abhishek Kushwaha, Sarthak Gupta, Anish Bhanushali, Tathagato Rai
Dastidar
- Abstract要約: 本稿では,この問題を解決するために,任意のディープニューラルネットワークをトレーニングするための実データ変換手法を提案する。
弱教師付きモデルでは,生成したデータを用いて局所化精度が著しく向上することを示す。
後者のモデルでは、生成した画像でトレーニングされた精度は、完全に注釈付けされた実画像でトレーニングされた精度と密接に一致している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 10.506584969668792
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: While the use of artificial intelligence (AI) for medical image analysis is
gaining wide acceptance, the expertise, time and cost required to generate
annotated data in the medical field are significantly high, due to limited
availability of both data and expert annotation. Strongly supervised object
localization models require data that is exhaustively annotated, meaning all
objects of interest in an image are identified. This is difficult to achieve
and verify for medical images. We present a method for the transformation of
real data to train any Deep Neural Network to solve the above problems. We show
the efficacy of this approach on both a weakly supervised localization model
and a strongly supervised localization model. For the weakly supervised model,
we show that the localization accuracy increases significantly using the
generated data. For the strongly supervised model, this approach overcomes the
need for exhaustive annotation on real images. In the latter model, we show
that the accuracy, when trained with generated images, closely parallels the
accuracy when trained with exhaustively annotated real images. The results are
demonstrated on images of human urine samples obtained using microscopy.
- Abstract(参考訳): 医用画像解析における人工知能(ai)の利用は広く受け入れられているが、医療分野における注釈データ生成に必要な専門知識、時間、コストは、データと専門家のアノテーションの両方が利用可能でないため、著しく高い。
強い教師付きオブジェクトローカライゼーションモデルは、完全に注釈付けされたデータを必要とする。
これは医療画像の達成と検証が困難である。
本稿では,上記の問題を解決するために,任意の深層ニューラルネットワークを訓練するための実データ変換手法を提案する。
本手法は,弱教師付き局所化モデルと強教師付き局所化モデルの両方に有効性を示す。
弱教師付きモデルでは,生成データを用いて位置推定精度が著しく向上することを示す。
強い教師付きモデルの場合、このアプローチは実画像に対する徹底的なアノテーションの必要性を克服する。
後者のモデルでは、生成した画像でトレーニングされた精度は、完全に注釈付けされた実画像でトレーニングされた精度と密接に一致している。
この結果は、顕微鏡で得られたヒト尿サンプルの画像に示されている。
関連論文リスト
- Learned representation-guided diffusion models for large-image
generation [60.698616089211505]
自己教師型学習(SSL)からの埋め込みを条件とした拡散モデルを訓練する新しいアプローチを導入する。
我々の拡散モデルは、これらの特徴を高品質な病理組織学およびリモートセンシング画像に投影することに成功した。
実画像のバリエーションを生成して実データを増やすことにより、パッチレベルおよび大規模画像分類タスクの下流精度が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-12T14:45:45Z) - Tackling the Incomplete Annotation Issue in Universal Lesion Detection
Task By Exploratory Training [10.627977735890191]
複数の臓器の病変を医用画像上で検出することを目的としているため、ユニバーサル病変検出は臨床実践に非常に有用である。
ディープラーニング手法は有望な結果を示しているが、トレーニングには大量の注釈付きデータを必要とする。
そこで,教師の予測と不完全なアノテーションを組み合わせることで,学生の学習を指導する教師学生検出モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-23T08:44:07Z) - Exploring Semantic Consistency in Unpaired Image Translation to Generate
Data for Surgical Applications [1.8011391924021904]
本研究では,外科的応用における適切なデータを生成するための画像翻訳手法を実験的に検討した。
構造相似性損失と対照的学習の単純な組み合わせが、最も有望な結果をもたらすことがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-06T14:43:22Z) - ArSDM: Colonoscopy Images Synthesis with Adaptive Refinement Semantic
Diffusion Models [69.9178140563928]
大腸内視鏡検査は臨床診断や治療に不可欠である。
注釈付きデータの不足は、既存の手法の有効性と一般化を制限する。
本稿では, 下流作業に有用な大腸内視鏡画像を生成するために, 適応Refinement Semantic Diffusion Model (ArSDM)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-03T07:55:46Z) - Realistic Data Enrichment for Robust Image Segmentation in
Histopathology [2.248423960136122]
拡散モデルに基づく新しい手法を提案し、不均衡なデータセットを、表現不足なグループから有意な例で拡張する。
本手法は,限定的な臨床データセットを拡張して,機械学習パイプラインのトレーニングに適したものにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-19T09:52:50Z) - Self-Supervised Learning as a Means To Reduce the Need for Labeled Data
in Medical Image Analysis [64.4093648042484]
胸部X線画像のデータセットとバウンディングボックスラベルを用いて,13種類の異常の分類を行った。
ラベル付きデータの平均精度と精度を60%に抑えることで,完全教師付きモデルと同等の性能が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-01T09:20:30Z) - Deep Co-Attention Network for Multi-View Subspace Learning [73.3450258002607]
マルチビューサブスペース学習のための深層コアテンションネットワークを提案する。
共通情報と相補情報の両方を敵意で抽出することを目的としている。
特に、新しいクロス再構成損失を使用し、ラベル情報を利用して潜在表現の構築を誘導する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-15T18:46:44Z) - Deep Low-Shot Learning for Biological Image Classification and
Visualization from Limited Training Samples [52.549928980694695]
In situ hybridization (ISH) gene expression pattern image from the same developmental stage。
正確な段階のトレーニングデータをラベル付けするのは、生物学者にとっても非常に時間がかかる。
限られた訓練画像を用いてISH画像を正確に分類する2段階の低ショット学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T06:06:06Z) - Towards Unsupervised Learning for Instrument Segmentation in Robotic
Surgery with Cycle-Consistent Adversarial Networks [54.00217496410142]
本稿では、入力された内視鏡画像と対応するアノテーションとのマッピングを学習することを目的として、未ペア画像から画像への変換を提案する。
当社のアプローチでは,高価なアノテーションを取得することなく,イメージセグメンテーションモデルをトレーニングすることが可能です。
提案手法をEndovis 2017チャレンジデータセットで検証し,教師付きセグメンテーション手法と競合することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-09T01:39:39Z) - Realistic Adversarial Data Augmentation for MR Image Segmentation [17.951034264146138]
医用画像セグメンテーションのためのニューラルネットワークのトレーニングのための逆データ拡張手法を提案する。
このモデルでは,MR画像における共通の種類のアーチファクトによって生じる強度不均一性,すなわちバイアス場をモデル化する。
このような手法により,モデルの一般化と堅牢性の向上が図られ,低データシナリオにおける大幅な改善が期待できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T20:43:18Z) - Self-supervised Representation Learning for Ultrasound Video [18.515314344284445]
本稿では,医用画像から有意義かつ伝達可能な表現を学習するための自己教師型学習手法を提案する。
我々は、データ自体から自由に監視することで、解剖学的タスクに対処するようモデルに強制する。
胎児超音波ビデオ実験により,提案手法が有意義で強い表現を効果的に学習できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-28T23:00:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。