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。

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