論文の概要: Improving Out-of-Distribution Detection in Echocardiographic View Classication through Enhancing Semantic Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16483v2
• Date: Fri, 24 Nov 2023 03:07:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 03:26:24.140240
• Title: Improving Out-of-Distribution Detection in Echocardiographic View Classication through Enhancing Semantic Features
• Title（参考訳）: 意味的特徴の強化による心エコー図像の画質向上
• Authors: Jaeik Jeon, Seongmin Ha, Yeonggul Jang, Yeonyee E. Yoon, Jiyeon Kim, Hyunseok Jeong, Dawun Jeong, Youngtaek Hong, Seung-Ah Lee Hyuk-Jae Chang
• Abstract要約: 心エコー画像における意味的特徴表現を強化するために,ラベルスムーシングを用いた新しい手法を提案する。 ラベルの平滑化とMDベースのOOD検出を組み合わせることで,心エコーによるOOD検出の精度向上のための新しいベンチマークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9892308483583199
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In echocardiographic view classification, accurately detecting out-of-distribution (OOD) data is essential but challenging, especially given the subtle differences between in-distribution and OOD data. While conventional OOD detection methods, such as Mahalanobis distance (MD) are effective in far-OOD scenarios with clear distinctions between distributions, they struggle to discern the less obvious variations characteristic of echocardiographic data. In this study, we introduce a novel use of label smoothing to enhance semantic feature representation in echocardiographic images, demonstrating that these enriched semantic features are key for significantly improving near-OOD instance detection. By combining label smoothing with MD-based OOD detection, we establish a new benchmark for accuracy in echocardiographic OOD detection.
• Abstract（参考訳）: 心エコー図では, 分布外データ(OOD)を正確に検出することが不可欠であるが, 特に分布内データとOODデータとの微妙な差異を考慮すると困難である。 マハラノビス距離(MD)のような従来のOOD検出法は、分布をはっきり区別した遠ODのシナリオでは有効であるが、心エコーデータに特徴的な明らかでない変動を識別することは困難である。 本研究では,心エコー図における意味的特徴の表現力を高めるためにラベル平滑化を用いた新しい手法を提案する。 ラベルの平滑化とMDベースのOOD検出を組み合わせることで,心エコーによるOOD検出の精度向上のための新しいベンチマークを構築した。

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