論文の概要: Adaptive Variance Thresholding: A Novel Approach to Improve Existing Deep Transfer Vision Models and Advance Automatic Knee-Joint Osteoarthritis Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05799v1
• Date: Fri, 10 Nov 2023 00:17:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 16:06:51.981695
• Title: Adaptive Variance Thresholding: A Novel Approach to Improve Existing Deep Transfer Vision Models and Advance Automatic Knee-Joint Osteoarthritis Classification
• Title（参考訳）: Adaptive Variance Thresholding: 既存のDeep Transfer Vision Modelの改善と高度な自動膝関節関節症分類のための新しいアプローチ
• Authors: Fabi Prezja, Leevi Annala, Sampsa Kiiskinen, Suvi Lahtinen, Timo Ojala
• Abstract要約: Knee-Joint型変形性関節症(KOA)は、世界的な障害の原因であり、診断に本質的に複雑である。 1つの有望な分類経路は、ディープラーニングの手法を適用することである。 本研究は,学習後特殊分類器を改善するための新しいパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11249583407496219
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Knee-Joint Osteoarthritis (KOA) is a prevalent cause of global disability and is inherently complex to diagnose due to its subtle radiographic markers and individualized progression. One promising classification avenue involves applying deep learning methods; however, these techniques demand extensive, diversified datasets, which pose substantial challenges due to medical data collection restrictions. Existing practices typically resort to smaller datasets and transfer learning. However, this approach often inherits unnecessary pre-learned features that can clutter the classifier's vector space, potentially hampering performance. This study proposes a novel paradigm for improving post-training specialized classifiers by introducing adaptive variance thresholding (AVT) followed by Neural Architecture Search (NAS). This approach led to two key outcomes: an increase in the initial accuracy of the pre-trained KOA models and a 60-fold reduction in the NAS input vector space, thus facilitating faster inference speed and a more efficient hyperparameter search. We also applied this approach to an external model trained for KOA classification. Despite its initial performance, the application of our methodology improved its average accuracy, making it one of the top three KOA classification models.
• Abstract（参考訳）: Knee-Joint型変形性関節症 (KOA) は世界的な障害の原因であり, 微妙なX線マーカーと個別化進行により診断が困難である。 しかし、これらの手法は広範囲で多様なデータセットを必要とするため、医療データ収集の制限によって大きな課題が生じる。 既存のプラクティスは通常、小さなデータセットと転送学習に頼る。 しかし、このアプローチはしばしば、分類器のベクトル空間を乱し、性能を阻害する可能性のある不要な事前学習機能を継承する。 本研究では,適応分散しきい値処理(AVT)を導入した後,ニューラルネットワーク探索(NAS)による学習後特殊分類器の改良手法を提案する。 このアプローチは、事前訓練されたKOAモデルの初期精度の向上とNAS入力ベクトル空間の60倍の削減という2つの重要な結果をもたらし、より高速な推論速度とより効率的なハイパーパラメータ探索を可能にした。 また、この手法をKOA分類のために訓練された外部モデルに適用した。 初期性能にもかかわらず,提案手法の適用により平均精度が向上し,上位3つのKOA分類モデルの一つとなった。

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