論文の概要: Cross-Task Data Augmentation by Pseudo-label Generation for Region Based Coronary Artery Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05990v2
• Date: Fri, 19 Jul 2024 05:23:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 00:26:14.123015
• Title: Cross-Task Data Augmentation by Pseudo-label Generation for Region Based Coronary Artery Instance Segmentation
• Title（参考訳）: 領域ベース冠状動脈インスタンスセグメンテーションのための擬似ラベル生成によるクロスタスクデータ拡張
• Authors: Sandesh Pokhrel, Sanjay Bhandari, Eduard Vazquez, Yash Raj Shrestha, Binod Bhattarai,
• Abstract要約: 冠動脈疾患(CAD)は予防できるが、死因や障害の主な原因の一つである。 限られた量のデータとデータセットのキュレーションが難しいため、セグメンテーションのタスクは難しいことが証明されている。 血管造影データセットにおける限られたデータの問題に対処するために擬似ラベルを導入し,ベースラインYOLOモデルの性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.611985866622974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coronary Artery Diseases (CADs) although preventable, are one of the leading causes of death and disability. Diagnosis of these diseases is often difficult and resource intensive. Angiographic imaging segmentation of the arteries has evolved as a tool of assistance that helps clinicians make an accurate diagnosis. However, due to the limited amount of data and the difficulty in curating a dataset, the task of segmentation has proven challenging. In this study, we introduce the use of pseudo-labels to address the issue of limited data in the angiographic dataset to enhance the performance of the baseline YOLO model. Unlike existing data augmentation techniques that improve the model constrained to a fixed dataset, we introduce the use of pseudo-labels generated on a dataset of separate related task to diversify and improve model performance. This method increases the baseline F1 score by 9% in the validation data set and by 3% in the test data set.
• Abstract（参考訳）: 冠動脈疾患(CAD)は予防できるが、死因や障害の主な原因の一つである。 これらの疾患の診断は、しばしば困難で資源集約的である。 動脈の血管造影画像分割は、臨床医が正確な診断を行うのに役立つ補助具として進化してきた。 しかし、データ量が限られており、データセットのキュレーションが難しいため、セグメンテーションのタスクは難しいことが証明されている。 そこで本研究では, データベースにおけるデータ制限の問題に対処する擬似ラベルを導入し, ベースラインYOLOモデルの性能向上を図る。 固定データセットに制約されたモデルを改善する既存のデータ拡張手法とは異なり、異なる関連するタスクのデータセット上に生成された擬似ラベルを用いてモデル性能を多様化し改善する。 この方法は、検証データセットのベースラインF1スコアを9%、テストデータセットの3%向上させる。

関連論文リスト

• Cross-Dataset Generalization For Retinal Lesions Segmentation [2.1160877779256126]
  本研究は,複数の既知のデータセットを特徴付け,モデルの一般化性能を向上させるために提案された様々な手法を比較する。 以上の結果から,粗いラベル付きデータを微細なデータセットと組み合わせて病変のセグメンテーションを改善する方法についての知見が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T05:52:01Z)
• Domain-invariant Clinical Representation Learning by Bridging Data Distribution Shift across EMR Datasets [16.317118701435742]
  適切な診断を行い、パーソナライズされた治療計画を設計する上で、効果的な予後モデルが期待されている。 疾患の初期段階では、限られたデータ収集と臨床経験に加えて、プライバシと倫理の懸念から、参照のためのデータ可用性が制限される可能性がある。 本稿では、ソースデータセットからターゲットデータセットへの遷移モデルを構築するためのドメイン不変表現学習手法を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T18:32:21Z)
• Amplifying Pathological Detection in EEG Signaling Pathways through Cross-Dataset Transfer Learning [10.212217551908525]
  実世界の病理分類課題におけるデータとモデルスケーリングとデータセット間の知識伝達の有効性について検討する。 ネガティブトランスファーの可能性の課題を特定し、いくつかの重要なコンポーネントの重要性を強調する。 以上の結果から,小規模で汎用的なモデル(ShallowNetなど)は単一データセット上では良好に動作するが,大規模なモデル(TCNなど)では,大規模かつ多様なデータセットからの転送や学習がより優れていることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T20:09:15Z)
• 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)
• Cluster-level pseudo-labelling for source-free cross-domain facial expression recognition [94.56304526014875]
  表情認識のためのSFUDA法を提案する。 本手法は,自己教師付き事前学習を利用して,対象データから優れた特徴表現を学習する。 提案手法の有効性を4つの適応方式で検証し,FERに適用した場合,既存のSFUDA法より一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T08:24:50Z)
• Many-to-One Distribution Learning and K-Nearest Neighbor Smoothing for Thoracic Disease Identification [83.6017225363714]
  ディープラーニングは、病気の識別性能を改善するための最も強力なコンピュータ支援診断技術となった。 胸部X線撮影では、大規模データの注釈付けには専門的なドメイン知識が必要で、時間を要する。 本論文では、単一モデルにおける疾患同定性能を改善するために、複数対1の分布学習(MODL)とK-nearest neighbor smoothing(KNNS)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-26T02:29:30Z)
• Trajectories, bifurcations and pseudotime in large clinical datasets: applications to myocardial infarction and diabetes data [94.37521840642141]
  混合データ型と欠落値を特徴とする大規模臨床データセット分析のための半教師付き方法論を提案する。 この手法は、次元の減少、データの可視化、クラスタリング、特徴の選択と、部分的に順序付けられた観測列における測地距離(擬時)の定量化のタスクを同時に扱うことのできる弾性主グラフの適用に基づいている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T21:04:55Z)
• Deep Mining External Imperfect Data for Chest X-ray Disease Screening [57.40329813850719]
  我々は、外部のCXRデータセットを組み込むことで、不完全なトレーニングデータにつながると論じ、課題を提起する。 本研究は,多ラベル病分類問題を重み付き独立二分課題として分類する。 我々のフレームワークは、ドメインとラベルの相違を同時にモデル化し、対処し、優れた知識マイニング能力を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-06T06:48:40Z)
• Semi-supervised Medical Image Classification with Relation-driven Self-ensembling Model [71.80319052891817]
  医用画像分類のための関係駆動型半教師付きフレームワークを提案する。 これは、摂動下で与えられた入力の予測一貫性を促進することでラベルのないデータを利用する。 本手法は,シングルラベルおよびマルチラベル画像分類のシナリオにおいて,最先端の半教師付き学習手法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-15T06:57:54Z)

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。