論文の概要: DGM-DR: Domain Generalization with Mutual Information Regularized Diabetic Retinopathy Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09670v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 11:17:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-19 14:04:09.078555
• Title: DGM-DR: Domain Generalization with Mutual Information Regularized Diabetic Retinopathy Classification
• Title（参考訳）: 糖尿病網膜症分類におけるDGM-DRの有用性
• Authors: Aleksandr Matsun, Dana O. Mohamed, Sharon Chokuwa, Muhammad Ridzuan, and Mohammad Yaqub
• Abstract要約: トレーニングとテストデータのドメインシフトは、一般的なディープラーニングモデルをトレーニングする上で大きな課題となる。 医用画像領域に事前訓練されたモデルとしてモデル目的関数を再確立するDG法を提案する。 提案手法は,従来の最先端技術よりも平均精度5.25%,標準偏差が低い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.35834579068518
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The domain shift between training and testing data presents a significant challenge for training generalizable deep learning models. As a consequence, the performance of models trained with the independent and identically distributed (i.i.d) assumption deteriorates when deployed in the real world. This problem is exacerbated in the medical imaging context due to variations in data acquisition across clinical centers, medical apparatus, and patients. Domain generalization (DG) aims to address this problem by learning a model that generalizes well to any unseen target domain. Many domain generalization techniques were unsuccessful in learning domain-invariant representations due to the large domain shift. Furthermore, multiple tasks in medical imaging are not yet extensively studied in existing literature when it comes to DG point of view. In this paper, we introduce a DG method that re-establishes the model objective function as a maximization of mutual information with a large pretrained model to the medical imaging field. We re-visit the problem of DG in Diabetic Retinopathy (DR) classification to establish a clear benchmark with a correct model selection strategy and to achieve robust domain-invariant representation for an improved generalization. Moreover, we conduct extensive experiments on public datasets to show that our proposed method consistently outperforms the previous state-of-the-art by a margin of 5.25% in average accuracy and a lower standard deviation. Source code available at https://github.com/BioMedIA-MBZUAI/DGM-DR
• Abstract（参考訳）: トレーニングデータとテストデータのドメインシフトは、一般化可能なディープラーニングモデルをトレーニングする上で大きな課題となる。 その結果、独立かつ同一分散(i.i.d)仮定でトレーニングされたモデルのパフォーマンスは、実世界でデプロイされると低下する。 この問題は、医療センター、医療機器、患者間のデータ取得のばらつきにより、医療画像の文脈において悪化する。 ドメイン一般化 (Domain Generalization, DG) は、目に見えない対象ドメインによく一般化するモデルを学ぶことでこの問題に対処することを目的としている。 多くのドメイン一般化技術は、大きなドメインシフトのため、ドメイン不変表現の学習に失敗した。 また, dgの観点からは, 既存の文献において, 医用画像撮影における複数の課題が十分に研究されていない。 本稿では,大容量事前学習モデルを用いた相互情報の最大化として,モデル対象関数を再確立するDG手法を提案する。 糖尿病網膜症(DR)分類におけるDGの問題を再検討し、正しいモデル選択戦略を持つ明確なベンチマークを確立し、改良された一般化のための堅牢なドメイン不変表現を実現する。 さらに,提案手法が従来手法よりも平均精度が5.25%,標準偏差が低かったことを明らかにするため,公開データセットの広範な実験を行った。 ソースコードはhttps://github.com/BioMedIA-MBzuAI/DGM-DRで入手できる。

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