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/2311.10319v6
• Date: Fri, 17 May 2024 17:42:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 20:23:25.404725
• Title: Shifting to Machine Supervision: Annotation-Efficient Semi and Self-Supervised Learning for Automatic Medical Image Segmentation and Classification
• Title（参考訳）: 機械スーパービジョンへのシフト:自動医用画像分割・分類のための注釈効率の良いセミ・セルフ・スーパービジョン学習
• Authors: Pranav Singh, Raviteja Chukkapalli, Shravan Chaudhari, Luoyao Chen, Mei Chen, Jinqian Pan, Craig Smuda, Jacopo Cirrone,
• Abstract要約: 我々は、自己教師型および半教師型学習の進歩を活用する新しいアプローチであるS4MIパイプラインを紹介する。 本研究は、これらの手法を3つの異なる医用画像データセット上で評価し、分類と分割作業の有効性を評価する。 注目すべきは、半教師付きアプローチはセグメンテーションにおいて優れた結果を示し、全データセットで50%少ないラベルを使用しながら、完全な教師付き手法よりも優れた結果を示したことだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.67209046726903
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advancements in clinical treatment are increasingly constrained by the limitations of supervised learning techniques, which depend heavily on large volumes of annotated data. The annotation process is not only costly but also demands substantial time from clinical specialists. Addressing this issue, we introduce the S4MI (Self-Supervision and Semi-Supervision for Medical Imaging) pipeline, a novel approach that leverages advancements in self-supervised and semi-supervised learning. These techniques engage in auxiliary tasks that do not require labeling, thus simplifying the scaling of machine supervision compared to fully-supervised methods. Our study benchmarks these techniques on three distinct medical imaging datasets to evaluate their effectiveness in classification and segmentation tasks. Notably, we observed that self supervised learning significantly surpassed the performance of supervised methods in the classification of all evaluated datasets. Remarkably, the semi-supervised approach demonstrated superior outcomes in segmentation, outperforming fully-supervised methods while using 50% fewer labels across all datasets. In line with our commitment to contributing to the scientific community, we have made the S4MI code openly accessible, allowing for broader application and further development of these methods.
• Abstract（参考訳）: 臨床治療の進歩は、大量の注釈付きデータに依存する教師付き学習技術の限界によって、ますます制限されている。 アノテーションのプロセスは費用がかかるだけでなく、臨床専門家にかなりの時間を要する。 本稿では,S4MI(Self-Supervision and Semi-Supervision for Medical Imaging)パイプラインを導入する。 これらの技術はラベリングを必要としない補助的なタスクに携わり、完全に教師された手法に比べて機械の監督のスケーリングを簡素化する。 本研究は、これらの手法を3つの異なる医用画像データセット上で評価し、分類と分割作業の有効性を評価する。 特に, 自己教師付き学習が, 全ての評価データセットの分類において, 教師付き手法の性能を大幅に上回っていることがわかった。 注目すべきは、半教師付きアプローチはセグメンテーションにおいて優れた結果を示し、全データセットで50%少ないラベルを使用しながら、完全な教師付き手法よりも優れた結果を示したことだ。 科学コミュニティへのコントリビューションへのコミットメントに合わせて、私たちはS4MIコードを公開して、より広範な適用とこれらの手法のさらなる開発を可能にしました。

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