論文の概要: Diagnosis-oriented Medical Image Compression with Efficient Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13250v1
• Date: Fri, 20 Oct 2023 03:15:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 00:35:58.994675
• Title: Diagnosis-oriented Medical Image Compression with Efficient Transfer Learning
• Title（参考訳）: 効率的な転送学習による診断指向医用画像圧縮
• Authors: Guangqi Xie, Xin Li, Xiaohan Pan, Zhibo Chen
• Abstract要約: 本稿では,医療シナリオを対象とした特別な意味的圧縮タスクである診断指向の医用画像圧縮を提案する。 本研究では,診断指向の医用画像圧縮のための第1の効率的な転写学習アノテーションであるDMICを提案する。 実験の結果,我々のDMICはHEVCアンカーに比べて47.54%BD-Rate貯蓄が可能であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.194618076689107
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Remote medical diagnosis has emerged as a critical and indispensable technique in practical medical systems, where medical data are required to be efficiently compressed and transmitted for diagnosis by either professional doctors or intelligent diagnosis devices. In this process, a large amount of redundant content irrelevant to the diagnosis is subjected to high-fidelity coding, leading to unnecessary transmission costs. To mitigate this, we propose diagnosis-oriented medical image compression, a special semantic compression task designed for medical scenarios, targeting to reduce the compression cost without compromising the diagnosis accuracy. However, collecting sufficient medical data to optimize such a compression system is significantly expensive and challenging due to privacy issues and the lack of professional annotation. In this study, we propose DMIC, the first efficient transfer learning-based codec, for diagnosis-oriented medical image compression, which can be effectively optimized with only few-shot annotated medical examples, by reusing the knowledge in the existing reinforcement learning-based task-driven semantic coding framework, i.e., HRLVSC [1]. Concretely, we focus on tuning only the partial parameters of the policy network for bit allocation within HRLVSC, which enables it to adapt to the medical images. In this work, we validate our DMIC with the typical medical task, Coronary Artery Segmentation. Extensive experiments have demonstrated that our DMIC can achieve 47.594%BD-Rate savings compared to the HEVC anchor, by tuning only the A2C module (2.7% parameters) of the policy network with only 1 medical sample.
• Abstract（参考訳）: 遠隔医療診断は,専門医や知的診断装置による診断のために,医療データを効率よく圧縮し,伝達する必要がある医療システムにおいて,重要かつ必要不可欠な技術として現れてきた。 この過程では、診断と無関係な大量の冗長コンテンツが高忠実な符号化を受け、不要な伝送コストが発生する。 そこで本研究では,医療シナリオを想定した特別な意味的圧縮タスクである診断指向の医用画像圧縮を提案し,診断精度を損なうことなく圧縮コストを低減させる。 しかし,このような圧縮システムを最適化するための十分な医療データ収集は,プライバシの問題や専門的アノテーションの欠如により非常に高価で困難である。 本研究では,従来の強化学習型タスク駆動型セマンティックコーディングフレームワークであるHRLVSC [1] の知識を再利用することにより,診断指向の医用画像圧縮のための第1の効率的なトランスファーラーニングベースコーデックであるDMICを提案する。 具体的には、HRLVSC内のビット割り当てのためのポリシーネットワークの部分パラメータのみをチューニングすることに集中し、医療画像への適応を可能にする。 本研究は,典型的な医療課題である冠動脈セグメンテーションによるDMICの検証である。 政策ネットワークのA2Cモジュール(2.7%のパラメータ)のみを1つの医療サンプルで調整することで、HEVCアンカーと比較して、我々のDMICは47.594%BD-Rate節約を達成できることを示した。

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