論文の概要: VIS-MAE: An Efficient Self-supervised Learning Approach on Medical Image Segmentation and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01034v2
• Date: Thu, 16 Jan 2025 16:45:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:07:30.411131
• Title: VIS-MAE: An Efficient Self-supervised Learning Approach on Medical Image Segmentation and Classification
• Title（参考訳）: VIS-MAE: 医用画像分割・分類における効率的な自己教師型学習手法
• Authors: Zelong Liu, Andrew Tieu, Nikhil Patel, Georgios Soultanidis, Louisa Deyer, Ying Wang, Sean Huver, Alexander Zhou, Yunhao Mei, Zahi A. Fayad, Timothy Deyer, Xueyan Mei,
• Abstract要約: 医用画像に特化して設計された新しいモデルウェイトであるVisualization and Masked AutoEncoder(VIS-MAE)について述べる。 VIS-MAEは、様々なモダリティから250万枚の未ラベル画像のデータセットで訓練されている。 その後、明示的なラベルを使って分類とセグメンテーションのタスクに適応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.699424327366856
• License:
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) has the potential to revolutionize diagnosis and segmentation in medical imaging. However, development and clinical implementation face multiple challenges including limited data availability, lack of generalizability, and the necessity to incorporate multi-modal data effectively. A foundation model, which is a large-scale pre-trained AI model, offers a versatile base that can be adapted to a variety of specific tasks and contexts. Here, we present VIsualization and Segmentation Masked AutoEncoder (VIS-MAE), novel model weights specifically designed for medical imaging. Specifically, VIS-MAE is trained on a dataset of 2.5 million unlabeled images from various modalities (CT, MR, PET,X-rays, and ultrasound), using self-supervised learning techniques. It is then adapted to classification and segmentation tasks using explicit labels. VIS-MAE has high label efficiency, outperforming several benchmark models in both in-domain and out-of-domain applications. In addition, VIS-MAE has improved label efficiency as it can achieve similar performance to other models with a reduced amount of labeled training data (50% or 80%) compared to other pre-trained weights. VIS-MAE represents a significant advancement in medical imaging AI, offering a generalizable and robust solution for improving segmentation and classification tasks while reducing the data annotation workload. The source code of this work is available at https://github.com/lzl199704/VIS-MAE.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、医療画像の診断とセグメンテーションに革命をもたらす可能性がある。 しかし、開発と臨床実装は、データ可用性の制限、一般化可能性の欠如、マルチモーダルデータを効果的に組み込む必要性など、複数の課題に直面している。 大規模な事前学習型AIモデルであるファンデーションモデルは、さまざまな特定のタスクやコンテキストに適応可能な汎用的なベースを提供する。 本稿では、医用画像に特化して設計された新しいモデルウェイトであるVisualization and Segmentation Masked AutoEncoder(VIS-MAE)を紹介する。 特に、VIS-MAEは、自己教師付き学習技術を用いて、CT、MR、PET、X線、超音波といった様々なモダリティから2.5万枚の未ラベル画像のデータセットで訓練されている。 その後、明示的なラベルを使って分類とセグメンテーションのタスクに適応する。 VIS-MAEは高いラベル効率を持ち、ドメイン内およびドメイン外の両方でいくつかのベンチマークモデルより優れている。 さらに、VIS-MAEはラベル付きトレーニングデータ(50%または80%)の少ない他のモデルと同等の性能を達成できるため、ラベル効率が向上した。 VIS-MAEは、データアノテーションのワークロードを削減しつつ、セグメンテーションと分類タスクを改善する汎用的で堅牢なソリューションを提供する。 この作業のソースコードはhttps://github.com/lzl 199704/VIS-MAEで公開されている。

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