論文の概要: DeepATLAS: One-Shot Localization for Biomedical Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09587v1
- Date: Wed, 14 Feb 2024 21:31:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-16 17:55:39.640344
- Title: DeepATLAS: One-Shot Localization for Biomedical Data
- Title(参考訳): DeepATLAS: バイオメディカルデータのワンショットローカライゼーション
- Authors: Peter D. Chang
- Abstract要約: 本稿では,高次元バイオメディカルデータの領域における局所化タスクに対するDeepATLASの基礎モデルを提案する。
代表的ベンチマークとして、51,000以上のラベルなし3DCT試験の包括コホート上で事前訓練されたDeepATLASモデルでは、高い1ショットセグメンテーション性能が得られる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces the DeepATLAS foundational model for localization tasks
in the domain of high-dimensional biomedical data. Upon convergence of the
proposed self-supervised objective, a pretrained model maps an input to an
anatomically-consistent embedding from which any point or set of points (e.g.,
boxes or segmentations) may be identified in a one-shot or few-shot approach.
As a representative benchmark, a DeepATLAS model pretrained on a comprehensive
cohort of 51,000+ unlabeled 3D computed tomography exams yields high one-shot
segmentation performance on over 50 anatomic structures across four different
external test sets, either matching or exceeding the performance of a standard
supervised learning model. Further improvements in accuracy can be achieved by
adding a small amount of labeled data using either a semisupervised or more
conventional fine-tuning strategy.
- Abstract(参考訳): 本稿では,高次元バイオメディカルデータの領域における局所化タスクに対するDeepATLASの基礎モデルを提案する。
提案された自己教師付き目標が収束すると、事前訓練されたモデルが入力を解剖学的に一貫性のある埋め込みにマッピングし、任意の点や点の集合(例えば、箱やセグメンテーション)をワンショットまたは少数ショットのアプローチで識別する。
代表的ベンチマークとして,51,000以上のラベル付き3次元CT検査で事前訓練したDeepATLASモデルは,標準教師付き学習モデルの性能に適合または超え,50以上の解剖学的構造に対して高い1ショットセグメンテーション性能を示す。
半教師付きまたはより伝統的な微調整戦略を用いて少量のラベル付きデータを追加することにより、さらなる精度の向上が達成できる。
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