論文の概要: Multi-domain improves out-of-distribution and data-limited scenarios for medical image analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06737v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 16:07:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 14:46:44.794698
• Title: Multi-domain improves out-of-distribution and data-limited scenarios for medical image analysis
• Title（参考訳）: 医療画像解析のためのアウトオブディストリビューションとデータ制限シナリオのマルチドメイン化
• Authors: Ece Ozkan and Xavier Boix
• Abstract要約: この研究は、X線、MRI、CT、超音波画像などの様々な画像モダリティや、軸方向、コロナ視、矢状視などの様々な視点を含む、多様な医療画像領域の組み入れを導入している。 このアプローチをマルチドメインモデルと呼び、その性能を専門モデルと比較する。 臓器認識では、従来の特殊なモデルと比較して、マルチドメインモデルは精度を最大10%向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.735050271268983
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Current machine learning methods for medical image analysis primarily focus on developing models tailored for their specific tasks, utilizing data within their target domain. These specialized models tend to be data-hungry and often exhibit limitations in generalizing to out-of-distribution samples. Recently, foundation models have been proposed, which combine data from various domains and demonstrate excellent generalization capabilities. Building upon this, this work introduces the incorporation of diverse medical image domains, including different imaging modalities like X-ray, MRI, CT, and ultrasound images, as well as various viewpoints such as axial, coronal, and sagittal views. We refer to this approach as multi-domain model and compare its performance to that of specialized models. Our findings underscore the superior generalization capabilities of multi-domain models, particularly in scenarios characterized by limited data availability and out-of-distribution, frequently encountered in healthcare applications. The integration of diverse data allows multi-domain models to utilize shared information across domains, enhancing the overall outcomes significantly. To illustrate, for organ recognition, multi-domain model can enhance accuracy by up to 10% compared to conventional specialized models.
• Abstract（参考訳）: 現在の医療画像解析のための機械学習手法は、ターゲット領域内のデータを利用して、特定のタスク用に調整されたモデルの開発に重点を置いている。 これらの特化モデルはデータ収集であり、しばしば配布外サンプルへの一般化の限界を示す。 近年,様々な領域のデータを組み合わせて,優れた一般化能力を示す基礎モデルが提案されている。 そこで本研究では, x線, mri, ct, 超音波画像などの様々な画像形態, 軸線, コロナ像, 矢状像などの様々な視点を含む, 多様な医用画像領域の組み込みについて紹介する。 我々は、このアプローチをマルチドメインモデルと呼び、その性能を特殊モデルのそれと比較する。 以上の知見は,マルチドメインモデルの優れた一般化能力,特に医療アプリケーションで頻繁に発生するデータ可用性とアウトオブディストリビューションの制限を特徴とするシナリオを裏付けるものである。 多様なデータの統合により、複数のドメインモデルがドメイン間で共有情報を利用することができ、全体的な結果が大幅に向上する。 臓器認識のためのマルチドメインモデルは,従来の特殊モデルと比較して最大10%精度を向上させることができる。

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