論文の概要: UniChest: Conquer-and-Divide Pre-training for Multi-Source Chest X-Ray Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11038v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 09:16:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 20:43:25.882941
• Title: UniChest: Conquer-and-Divide Pre-training for Multi-Source Chest X-Ray Classification
• Title（参考訳）: UniChest:マルチソース胸部X線分類のためのコンカレント・ディバイド事前トレーニング
• Authors: Tianjie Dai, Ruipeng Zhang, Feng Hong, Jiangchao Yao, Ya Zhang, Yanfeng Wang
• Abstract要約: UniChestはConquer-and-Divide事前トレーニングフレームワークで、複数のCXRソースのコラボレーション利益をフル活用することを目的としている。 我々は、ChestX-ray14、CheXpert、Vindr-CXR、深セン、Open-I、SIIM-ACR Pneumothoraxなどの多くのベンチマークで徹底的な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.149526285927664
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-Language Pre-training (VLP) that utilizes the multi-modal information to promote the training efficiency and effectiveness, has achieved great success in vision recognition of natural domains and shown promise in medical imaging diagnosis for the Chest X-Rays (CXRs). However, current works mainly pay attention to the exploration on single dataset of CXRs, which locks the potential of this powerful paradigm on larger hybrid of multi-source CXRs datasets. We identify that although blending samples from the diverse sources offers the advantages to improve the model generalization, it is still challenging to maintain the consistent superiority for the task of each source due to the existing heterogeneity among sources. To handle this dilemma, we design a Conquer-and-Divide pre-training framework, termed as UniChest, aiming to make full use of the collaboration benefit of multiple sources of CXRs while reducing the negative influence of the source heterogeneity. Specially, the ``Conquer" stage in UniChest encourages the model to sufficiently capture multi-source common patterns, and the ``Divide" stage helps squeeze personalized patterns into different small experts (query networks). We conduct thorough experiments on many benchmarks, e.g., ChestX-ray14, CheXpert, Vindr-CXR, Shenzhen, Open-I and SIIM-ACR Pneumothorax, verifying the effectiveness of UniChest over a range of baselines, and release our codes and pre-training models at https://github.com/Elfenreigen/UniChest.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル情報を利用してトレーニング効率と有効性を促進する視覚言語前訓練(vlp)は、自然領域の視覚認識において大きな成功を収め、胸部x線(cxrs)の医用画像診断において有望である。 しかし、現在の研究は主にcxrの単一データセットの探索に注意を払っており、これはマルチソースcxrsデータセットのより大きなハイブリッド上にこの強力なパラダイムの可能性を封じている。 多様なソースからサンプルをブレンドすることで、モデル一般化を改善する利点があるが、既存のソース間の不均一性のため、各ソースのタスクに対して一貫した優位性を維持することは依然として困難である。 このジレンマに対処するために、UniChestと呼ばれるコンカー・アンド・ディヴィッド事前学習フレームワークを設計し、CXRの複数ソースの協調利益をフル活用することを目的として、ソースの不均一性の負の影響を低減した。 特に、UniChestの ``Conquer' ステージは、モデルに十分なマルチソース共通パターンのキャプチャを奨励し、 ‘`Divide' ステージは、パーソナライズされたパターンを異なる小さな専門家(クエリネットワーク)に絞り込むのに役立つ。 chestx-ray14, chexpert, vindr-cxr, shenzhen, open-i, siim-acr pneumothorax など,多くのベンチマークで徹底的な実験を行い,unichest の有効性の検証を行い,https://github.com/elfenreigen/unichest でコードと事前トレーニングモデルをリリースする。

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