論文の概要: Shifting to Machine Supervision: Annotation-Efficient Semi and Self-Supervised Learning for Automatic Medical Image Segmentation and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10319v1
• Date: Fri, 17 Nov 2023 04:04:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 14:46:39.846815
• Title: Shifting to Machine Supervision: Annotation-Efficient Semi and Self-Supervised Learning for Automatic Medical Image Segmentation and Classification
• Title（参考訳）: 機械監督へのシフト : 自動医用画像分割・分類のためのアノテーション効率の高いセミ・セルフ教師付き学習
• Authors: Pranav Singh, Raviteja Chukkapalli, Shravan Chaudhari, Luoyao Chen, Mei Chen, Jinqian Pan, Craig Smuda and Jacopo Cirrone
• Abstract要約: 本稿では,S4MI(Self-Supervision and Semi-Supervision for Medical Imaging)を提案する。 分類とセグメンテーションの有効性を3つの医用画像データセットで評価した。 半教師付きアプローチはセグメンテーションに好適な結果をもたらし、全3つのデータセットのラベルを50%減らして完全に教師付きアプローチを上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.088669397637464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advancements in clinical treatment and research are limited by supervised learning techniques that rely on large amounts of annotated data, an expensive task requiring many hours of clinical specialists' time. In this paper, we propose using self-supervised and semi-supervised learning. These techniques perform an auxiliary task that is label-free, scaling up machine-supervision is easier compared with fully-supervised techniques. This paper proposes S4MI (Self-Supervision and Semi-Supervision for Medical Imaging), our pipeline to leverage advances in self and semi-supervision learning. We benchmark them on three medical imaging datasets to analyze their efficacy for classification and segmentation. This advancement in self-supervised learning with 10% annotation performed better than 100% annotation for the classification of most datasets. The semi-supervised approach yielded favorable outcomes for segmentation, outperforming the fully-supervised approach by using 50% fewer labels in all three datasets.
• Abstract（参考訳）: 臨床治療と研究の進歩は、大量の注釈付きデータに依存する教師あり学習技術によって制限されている。 本稿では,自己教師付き学習と半教師付き学習の併用を提案する。 これらのテクニックはラベルなしの補助タスクを実行し、マシンスーパービジョンのスケールアップは、完全に教師ありのテクニックと比較して容易である。 本稿では,S4MI(Self-Supervision and Semi-Supervision for Medical Imaging)を提案する。 分類とセグメンテーションの有効性を3つの医用画像データセットで評価した。 この10%アノテーションによる自己教師型学習の進歩は、ほとんどのデータセットの分類において100%アノテーションよりも優れていた。 半教師付きアプローチはセグメンテーションに好適な結果をもたらし、全3つのデータセットのラベルを50%減らして完全に教師付きアプローチを上回った。

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