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/2310.06737v3
• Date: Thu, 4 Jul 2024 14:20:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 00:52:08.586922
• 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マルチドメインによるアウト・オブ・ディストリビューションとデータ制限シナリオの改善
• Authors: Ece Ozkan, Xavier Boix,
• Abstract要約: 特殊ドメインの代わりに複数のドメインを組み込んだモデルを用いることで、特殊モデルで観測される制限が大幅に軽減されることを示す。 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8%向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.315156126698557
• 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. In this work, we show that employing models that incorporate multiple domains instead of specialized ones significantly alleviates the limitations observed in specialized models. We refer to this approach as multi-domain model and compare its performance to that of specialized models. For this, we introduce 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. 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 information across domains, enhancing the overall outcomes substantially. To illustrate, for organ recognition, multi-domain model can enhance accuracy by up to 8% compared to conventional specialized models.
• Abstract（参考訳）: 医用画像分析のための現在の機械学習手法は、主にターゲット領域内のデータを利用して、特定のタスクに適したモデルを開発することに焦点を当てている。 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。 本研究では,複数のドメインを組み込んだモデルを用いることで,特殊なモデルで観測される限界を著しく軽減することを示す。 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。 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,多様な医用画像領域の取り込みについて紹介する。 以上の結果から,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の制限とアウト・オブ・ディストリビューションを特徴とするシナリオにおいて,本研究の成果が浮き彫りになった。 多様なデータの統合により、複数のドメインモデルが複数のドメインにまたがる情報を活用することができ、全体的な結果を大幅に向上させることができる。 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8%精度を向上させることができる。

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