論文の概要: Continual Learning in Medical Imaging Analysis: A Comprehensive Review of Recent Advancements and Future Prospects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17004v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 13:16:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 16:10:08.308250
• Title: Continual Learning in Medical Imaging Analysis: A Comprehensive Review of Recent Advancements and Future Prospects
• Title（参考訳）: 医用画像解析における継続的な学習 : 最近の進歩と今後の展望
• Authors: Pratibha Kumari, Joohi Chauhan, Afshin Bozorgpour, Reza Azad, Dorit Merhof
• Abstract要約: 継続的学習は、統一的で持続可能な深層モデルを開発するための重要なアプローチとして現れてきた。 本稿では,医用画像解析に応用した継続的学習技術の現状を概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.159146915604181
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical imaging analysis has witnessed remarkable advancements even surpassing human-level performance in recent years, driven by the rapid development of advanced deep-learning algorithms. However, when the inference dataset slightly differs from what the model has seen during one-time training, the model performance is greatly compromised. The situation requires restarting the training process using both the old and the new data which is computationally costly, does not align with the human learning process, and imposes storage constraints and privacy concerns. Alternatively, continual learning has emerged as a crucial approach for developing unified and sustainable deep models to deal with new classes, tasks, and the drifting nature of data in non-stationary environments for various application areas. Continual learning techniques enable models to adapt and accumulate knowledge over time, which is essential for maintaining performance on evolving datasets and novel tasks. This systematic review paper provides a comprehensive overview of the state-of-the-art in continual learning techniques applied to medical imaging analysis. We present an extensive survey of existing research, covering topics including catastrophic forgetting, data drifts, stability, and plasticity requirements. Further, an in-depth discussion of key components of a continual learning framework such as continual learning scenarios, techniques, evaluation schemes, and metrics is provided. Continual learning techniques encompass various categories, including rehearsal, regularization, architectural, and hybrid strategies. We assess the popularity and applicability of continual learning categories in various medical sub-fields like radiology and histopathology...
• Abstract（参考訳）: 近年の医療画像解析は、高度なディープラーニングアルゴリズムの急速な発展によって、人間のレベルのパフォーマンスをはるかに上回っている。 しかし、推論データセットがモデルが1回のトレーニングで見たものとわずかに異なる場合、モデルの性能は著しく損なわれる。 この状況では、古いデータと新しいデータの両方を使ってトレーニングプロセスを再開し、計算コストがかかり、人間の学習プロセスと一致せず、ストレージの制約やプライバシーの懸念を課す必要がある。 あるいは、持続学習は、新しいクラス、タスク、および様々なアプリケーション領域の非定常環境におけるデータの漂流性を扱うために、統一的で持続可能な深層モデルを開発するための重要なアプローチとして現れてきた。 継続的な学習技術は、モデルを時間とともに適応し、知識を蓄積することを可能にする。 本稿では,医用画像解析に応用される連続学習技術の現状について概観する。 本稿では, 破滅的忘れ, データドリフト, 安定性, 塑性要件など, 既存研究の広範な調査を紹介する。 さらに,連続学習シナリオ,テクニック,評価スキーム,メトリクスなど,連続学習フレームワークの重要なコンポーネントについて,詳細な議論を行う。 継続的学習技術には、リハーサル、正規化、アーキテクチャ、ハイブリッド戦略など、さまざまなカテゴリが含まれる。 我々は、放射線学や病理学などの様々な医学分野における連続学習カテゴリの人気と適用性を評価する。

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