論文の概要: Exploring UMAP in hybrid models of entropy-based and representativeness sampling for active learning in biomedical segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10361v1
• Date: Sat, 16 Dec 2023 07:40:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 17:05:20.907426
• Title: Exploring UMAP in hybrid models of entropy-based and representativeness sampling for active learning in biomedical segmentation
• Title（参考訳）: バイオメディカルセグメンテーションにおけるアクティブラーニングのためのエントロピーと代表性サンプリングのハイブリッドモデルにおけるUMAP探索
• Authors: H. S. Tan, Kuancheng Wang and Rafe Mcbeth
• Abstract要約: 医療セグメント化におけるアクティブラーニングの文脈におけるエントロピーベースおよび代表性サンプリング手法のハイブリッドモデルについて検討した。 その結果,Entropy-UMAPサンプリング手法のハイブリッド組み合わせにより,ランダムなベースラインに対して統計的に有意なDiceスコアの優位性が得られた。 このことは、エントロピーに基づく手法と UMAP 手法の間には、前者が後者に先行してアクティブラーニングのハイブリッドモデルが存在するという興味深い相乗効果が存在するという予備的な証拠を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we study various hybrid models of entropy-based and representativeness sampling techniques in the context of active learning in medical segmentation, in particular examining the role of UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) as a technique for capturing representativeness. Although UMAP has been shown viable as a general purpose dimension reduction method in diverse areas, its role in deep learning-based medical segmentation has yet been extensively explored. Using the cardiac and prostate datasets in the Medical Segmentation Decathlon for validation, we found that a novel hybrid combination of Entropy-UMAP sampling technique achieved a statistically significant Dice score advantage over the random baseline ($3.2 \%$ for cardiac, $4.5 \%$ for prostate), and attained the highest Dice coefficient among the spectrum of 10 distinct active learning methodologies we examined. This provides preliminary evidence that there is an interesting synergy between entropy-based and UMAP methods when the former precedes the latter in a hybrid model of active learning.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 医療セグメント化におけるアクティブラーニングの文脈におけるエントロピーに基づく多種多様な代表性サンプリング手法のハイブリッドモデルについて検討し, 代表性獲得手法としてのUDP(Uniform Manifold Approximation and Projection)の役割について検討した。 UMAPは様々な分野において汎用的な次元削減手法として有効であることが示されているが、深層学習に基づく医療セグメント化におけるその役割はまだ広く研究されている。 医療用セグメンテーション・デキャスロンにおける心臓と前立腺のデータセットを用いて,エントロピー・マラップサンプリング法を組み合わせることで,ランダムベースライン (3.2 \%$, 前立腺は4.5 \%$) に対して統計的に有意なサイススコアの優位性が得られ, 10種類の異なるアクティブ学習方法論のスペクトルの中で最も高いサイス係数を得た。 これは、前者がアクティブラーニングのハイブリッドモデルで後者に先行する場合、エントロピー法とumap法の間に興味深い相乗効果があるという予備的な証拠を提供する。

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