論文の概要: Few-shot learning for COVID-19 Chest X-Ray Classification with
Imbalanced Data: An Inter vs. Intra Domain Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10129v1
- Date: Thu, 18 Jan 2024 16:59:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-19 15:45:50.187445
- Title: Few-shot learning for COVID-19 Chest X-Ray Classification with
Imbalanced Data: An Inter vs. Intra Domain Study
- Title（参考訳）: 不均衡データを用いたcovid-19胸部x線分類のための少数撮影学習--ドメイン間比較研究
- Authors: Alejandro Gal\'an-Cuenca, Antonio Javier Gallego, Marcelo Saval-Calvo,
Antonio Pertusa
- Abstract要約: 医療画像データセットは、コンピュータ支援診断、治療計画、医学研究に使用される訓練モデルに不可欠である。
データ分散のばらつき、データの不足、ジェネリックイメージから事前トレーニングされたモデルを使用する場合の転送学習の問題などである。
本稿では,データ不足と分散不均衡の影響を軽減するために,一連の手法を統合したシームズニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.5374512525016
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Medical image datasets are essential for training models used in
computer-aided diagnosis, treatment planning, and medical research. However,
some challenges are associated with these datasets, including variability in
data distribution, data scarcity, and transfer learning issues when using
models pre-trained from generic images. This work studies the effect of these
challenges at the intra- and inter-domain level in few-shot learning scenarios
with severe data imbalance. For this, we propose a methodology based on Siamese
neural networks in which a series of techniques are integrated to mitigate the
effects of data scarcity and distribution imbalance. Specifically, different
initialization and data augmentation methods are analyzed, and four adaptations
to Siamese networks of solutions to deal with imbalanced data are introduced,
including data balancing and weighted loss, both separately and combined, and
with a different balance of pairing ratios. Moreover, we also assess the
inference process considering four classifiers, namely Histogram, $k$NN, SVM,
and Random Forest. Evaluation is performed on three chest X-ray datasets with
annotated cases of both positive and negative COVID-19 diagnoses. The accuracy
of each technique proposed for the Siamese architecture is analyzed separately
and their results are compared to those obtained using equivalent methods on a
state-of-the-art CNN. We conclude that the introduced techniques offer
promising improvements over the baseline in almost all cases, and that the
selection of the technique may vary depending on the amount of data available
and the level of imbalance.
- Abstract（参考訳）: 医療画像データセットは、コンピュータ支援診断、治療計画、医学研究に使用される訓練モデルに不可欠である。
しかし、データ分散の可変性、データ不足、ジェネリックイメージから事前トレーニングされたモデルを使用する際のトランスファー学習の問題など、これらのデータセットにはいくつかの課題がある。
本研究は,厳格なデータ不均衡を伴う単発学習シナリオにおける,ドメイン内およびドメイン間レベルでの課題の効果について検討する。
そこで本研究では,データ不足と分散不均衡の影響を軽減するために,一連の手法を統合したシームズニューラルネットワークに基づく手法を提案する。
具体的には、異なる初期化法とデータ拡張法を解析し、データバランスと重み付き損失を含む不均衡データを扱うソリューションのシームズネットワークへの4つの適応と、ペアリング比の異なるバランスを導入している。
さらに,Histogram,$k$NN,SVM,Random Forestの4つの分類子を考慮した推論プロセスの評価を行った。
3つの胸部X線データセットで陽性と陰性の両方の診断を行った場合の評価を行った。
siameseアーキテクチャで提案する各手法の精度を別々に解析し,その結果を最先端cnnの等価手法を用いて求めた手法と比較した。
提案手法は, ほぼすべての事例において, ベースラインよりも有望な改善をもたらすとともに, 利用可能なデータ量や不均衡度によって, 技術の選択が変化する可能性がある。
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