論文の概要: Towards long-tailed, multi-label disease classification from chest X-ray: Overview of the CXR-LT challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16112v1
• Date: Tue, 24 Oct 2023 18:26:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-26 18:39:28.746190
• Title: Towards long-tailed, multi-label disease classification from chest X-ray: Overview of the CXR-LT challenge
• Title（参考訳）: 胸部X線からの長期多ラベル疾患分類に向けて:CXR-LT課題の概観
• Authors: Gregory Holste, Yiliang Zhou, Song Wang, Ajay Jaiswal, Mingquan Lin, Sherry Zhuge, Yuzhe Yang, Dongkyun Kim, Trong-Hieu Nguyen-Mau, Minh-Triet Tran, Jaehyup Jeong, Wongi Park, Jongbin Ryu, Feng Hong, Arsh Verma, Yosuke Yamagishi, Changhyun Kim, Hyeryeong Seo, Myungjoo Kang, Leo Anthony Celi, Zhiyong Lu, Ronald M. Summers, George Shih, Zhangyang Wang, Yifan Peng
• Abstract要約: 診断医用画像検査など,現実的な画像認識の問題が数多く発生している。 診断は長い尾と多ラベルの問題であり、患者は複数の所見を呈することが多い。 我々は共通のテーマを合成し、長い尾を持つマルチラベルの医用画像分類のためのレコメンデーションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.98679318097253
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Many real-world image recognition problems, such as diagnostic medical imaging exams, are "long-tailed" $\unicode{x2013}$ there are a few common findings followed by many more relatively rare conditions. In chest radiography, diagnosis is both a long-tailed and multi-label problem, as patients often present with multiple findings simultaneously. While researchers have begun to study the problem of long-tailed learning in medical image recognition, few have studied the interaction of label imbalance and label co-occurrence posed by long-tailed, multi-label disease classification. To engage with the research community on this emerging topic, we conducted an open challenge, CXR-LT, on long-tailed, multi-label thorax disease classification from chest X-rays (CXRs). We publicly release a large-scale benchmark dataset of over 350,000 CXRs, each labeled with at least one of 26 clinical findings following a long-tailed distribution. We synthesize common themes of top-performing solutions, providing practical recommendations for long-tailed, multi-label medical image classification. Finally, we use these insights to propose a path forward involving vision-language foundation models for few- and zero-shot disease classification.
• Abstract（参考訳）: 診断医療画像検査のような現実世界の画像認識問題の多くは、"long-tailed" $\unicode{x2013}$である。 胸部X線撮影では、診断は長い尾と多ラベルの問題であり、患者は同時に複数の所見を呈することが多い。 医学画像認識における長期学習の問題の研究が始まっているが、長期学習によるラベルの不均衡とラベル共起の相互作用を研究する研究者はほとんどいない。 今回我々は,胸部x線 (cxr) からの胸部多発性胸部疾患の分類について, 研究コミュニティと協働し, cxr-lt (cxr-lt) のオープンチャレンジを行った。 我々は、35万以上のCXRの大規模ベンチマークデータセットを公開し、それぞれに長い尾の分布の後、少なくとも26の臨床所見の1つをラベル付けした。 トップパフォーマンスソリューションの一般的なテーマを合成し,ロングテール,マルチラベルの医用画像分類を実践的に推奨する。 最後に,これらの知見を用いて,視覚言語基礎モデルによる少数・ゼロショットの疾患分類を提案する。

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