論文の概要: Benchmarking Pretrained Vision Embeddings for Near- and Duplicate Detection in Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07273v2
• Date: Thu, 13 Jun 2024 11:59:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-15 00:06:54.671562
• Title: Benchmarking Pretrained Vision Embeddings for Near- and Duplicate Detection in Medical Images
• Title（参考訳）: 医用画像における近距離・重複検出のための事前学習型視覚埋め込みのベンチマーク
• Authors: Tuan Truong, Farnaz Khun Jush, Matthias Lenga,
• Abstract要約: 本稿では,2次元コンピュータビジョンの埋め込みを利用した近距離・重複3次元医用画像の同定手法を提案する。 公開されているメディカルデスロンデータセットに基づいて,実験的なベンチマークを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6827423171182154
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Near- and duplicate image detection is a critical concern in the field of medical imaging. Medical datasets often contain similar or duplicate images from various sources, which can lead to significant performance issues and evaluation biases, especially in machine learning tasks due to data leakage between training and testing subsets. In this paper, we present an approach for identifying near- and duplicate 3D medical images leveraging publicly available 2D computer vision embeddings. We assessed our approach by comparing embeddings extracted from two state-of-the-art self-supervised pretrained models and two different vector index structures for similarity retrieval. We generate an experimental benchmark based on the publicly available Medical Segmentation Decathlon dataset. The proposed method yields promising results for near- and duplicate image detection achieving a mean sensitivity and specificity of 0.9645 and 0.8559, respectively.
• Abstract（参考訳）: 近距離・重複画像検出は、医用画像の分野で重要な関心事である。 医療データセットには、さまざまなソースからの類似または重複したイメージが含まれていることが多く、特にトレーニングとテストサブセット間のデータ漏洩による機械学習タスクにおいて、パフォーマンス上の問題や評価バイアスを引き起こす可能性がある。 本稿では,公用2次元コンピュータビジョン埋め込みを利用した近距離・重複3次元医用画像の同定手法を提案する。 類似性検索のための2種類の自己教師付き事前学習モデルと2つの異なるベクトルインデックス構造から抽出した埋め込みを比較検討した。 一般に公開されているメディカルセグメンテーション・デカトロンデータセットに基づいて,実験的なベンチマークを生成する。 提案手法は,それぞれ0.9645と0.8559の平均感度と特異性を達成し,近接画像検出と重複画像検出に有望な結果を与える。

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