論文の概要: Weakly Supervised Object Detection in Chest X-Rays with Differentiable ROI Proposal Networks and Soft ROI Pooling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11985v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 09:30:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 17:15:26.722676
• Title: Weakly Supervised Object Detection in Chest X-Rays with Differentiable ROI Proposal Networks and Soft ROI Pooling
• Title（参考訳）: 異なるROI提案ネットワークとソフトROIポーリングを有する胸部X線における弱監視対象検出
• Authors: Philip M\"uller, Felix Meissen, Georgios Kaissis, Daniel Rueckert
• Abstract要約: Weakly Supervised ROI Proposal Networks (WSRPN) を提案する。 胸部X線画像における疾患局所化の課題において,本手法が既存の方法よりも優れていることを実験的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.604162108045836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly supervised object detection (WSup-OD) increases the usefulness and interpretability of image classification algorithms without requiring additional supervision. The successes of multiple instance learning in this task for natural images, however, do not translate well to medical images due to the very different characteristics of their objects (i.e. pathologies). In this work, we propose Weakly Supervised ROI Proposal Networks (WSRPN), a new method for generating bounding box proposals on the fly using a specialized region of interest-attention (ROI-attention) module. WSRPN integrates well with classic backbone-head classification algorithms and is end-to-end trainable with only image-label supervision. We experimentally demonstrate that our new method outperforms existing methods in the challenging task of disease localization in chest X-ray images. Code: https://github.com/philip-mueller/wsrpn
• Abstract（参考訳）: 弱教師付き物体検出(wsup-od)は、追加の監視を必要とせずに画像分類アルゴリズムの有用性と解釈性を高める。 しかし、このタスクにおける複数のインスタンス学習の成功は、そのオブジェクトの非常に異なる特性(すなわち病理)のため、医療画像にうまく変換できない。 本研究は,関心度(ROI-アテンション)モジュールの専用領域を用いて,フライ時にバウンディングボックスの提案を生成する新しい手法であるWeakly Supervised ROI Proposal Networks (WSRPN)を提案する。 WSRPNは古典的なバックボーン・ヘッド分類アルゴリズムとよく統合されており、画像ラベルの監督のみでエンドツーエンドのトレーニングが可能である。 胸部X線画像における疾患局所化の課題において,本手法が既存の方法よりも優れていることを示す。 コード: https://github.com/philip-mueller/wsrpn

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