論文の概要: Synthetic Data as Validation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16052v1
- Date: Tue, 24 Oct 2023 17:59:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 17:20:56.877712
- Title: Synthetic Data as Validation
- Title（参考訳）: 検証としての合成データ
- Authors: Qixin Hu, Alan Yuille, Zongwei Zhou
- Abstract要約: CT(Computed tomography)ボリュームにおける早期癌検出のための合成データの有用性について述べる。
我々は,人工腫瘍を用いた外部データのストリーム上で,AIモデルを継続的にトレーニングする,新たな連続学習フレームワークを構築した。
動的に拡張された合成データをトレーニングし、検証するAIモデルは、実世界のデータにのみトレーニングされ、検証されるモデルより一貫して優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.506660694536649
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study leverages synthetic data as a validation set to reduce overfitting
and ease the selection of the best model in AI development. While synthetic
data have been used for augmenting the training set, we find that synthetic
data can also significantly diversify the validation set, offering marked
advantages in domains like healthcare, where data are typically limited,
sensitive, and from out-domain sources (i.e., hospitals). In this study, we
illustrate the effectiveness of synthetic data for early cancer detection in
computed tomography (CT) volumes, where synthetic tumors are generated and
superimposed onto healthy organs, thereby creating an extensive dataset for
rigorous validation. Using synthetic data as validation can improve AI
robustness in both in-domain and out-domain test sets. Furthermore, we
establish a new continual learning framework that continuously trains AI models
on a stream of out-domain data with synthetic tumors. The AI model trained and
validated in dynamically expanding synthetic data can consistently outperform
models trained and validated exclusively on real-world data. Specifically, the
DSC score for liver tumor segmentation improves from 26.7% (95% CI:
22.6%-30.9%) to 34.5% (30.8%-38.2%) when evaluated on an in-domain dataset and
from 31.1% (26.0%-36.2%) to 35.4% (32.1%-38.7%) on an out-domain dataset.
Importantly, the performance gain is particularly significant in identifying
very tiny liver tumors (radius < 5mm) in CT volumes, with Sensitivity improving
from 33.1% to 55.4% on an in-domain dataset and 33.9% to 52.3% on an out-domain
dataset, justifying the efficacy in early detection of cancer. The application
of synthetic data, from both training and validation perspectives, underlines a
promising avenue to enhance AI robustness when dealing with data from varying
domains.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,AI開発において最適なモデルの選択を容易化するために,合成データを検証セットとして活用する。
合成データはトレーニングセットの強化に使用されているが、合成データはバリデーションセットを著しく多様化させる可能性があり、医療などの領域ではデータが制限され、敏感であり、外部のソース(病院など)から得られる顕著な利点がある。
そこで本研究では,ct(ct)ボリュームにおける癌早期検出のための合成データの有効性について述べる。そこでは,合成腫瘍が生成され,健康な臓器に重畳され,厳密な検証のための広範なデータセットが作成される。
合成データをバリデーションとして使用すると、ドメイン内とドメイン外の両方のテストセットにおけるAI堅牢性が改善される。
さらに,合成腫瘍を含む領域外データのストリーム上でaiモデルを継続的にトレーニングする,新しい連続学習フレームワークを構築した。
動的に拡張された合成データをトレーニングし、検証するAIモデルは、実世界のデータにのみトレーニングされ、検証されるモデルより一貫して優れている。
具体的には、肝臓腫瘍セグメンテーションのDSCスコアは、内部データセットで評価すると26.7% (95% CI: 22.6%-30.9%) から34.5% (30.8%-38.2%) に改善され、31.1% (26.0%-36.2%) から35.4% (32.1%-38.7%) に改善されている。
重要な点は、ctボリュームで非常に小さな肝腫瘍(radius < 5mm)を同定することであり、感度はドメイン内データセットでは33.1%から55.4%に向上し、ドメイン外データセットでは33.9%から52.3%に向上し、癌の早期発見の有効性を正当化している。
トレーニングと検証の両方の観点から、合成データの応用は、さまざまなドメインのデータを扱う際のAIロバスト性を高めるための、有望な方法である。
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