論文の概要: Is in-domain data beneficial in transfer learning for landmarks detection in x-ray images?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01470v1
• Date: Sun, 3 Mar 2024 10:35:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 21:16:33.718892
• Title: Is in-domain data beneficial in transfer learning for landmarks detection in x-ray images?
• Title（参考訳）: 領域内データはx線画像におけるランドマーク検出のための転送学習に有用か?
• Authors: Roberto Di Via, Matteo Santacesaria, Francesca Odone, Vito Paolo Pastore
• Abstract要約: 本研究では,大規模な自然画像データセットのみに事前学習したモデルに対して,小さな領域内X線画像データセットを使用することで,ランドマーク検出の精度が向上するかどうかを検討する。 我々の結果は、ドメイン内ソースデータセットを使用することで、ImageNetのドメイン外事前トレーニングに関して、限界があるか、まったく利益が得られないことを示している。 以上の結果から,大規模なアノテートデータセットが得られない場合の医用画像におけるロバストなランドマーク検出システムの開発が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5348047288817481
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, deep learning has emerged as a promising technique for medical image analysis. However, this application domain is likely to suffer from a limited availability of large public datasets and annotations. A common solution to these challenges in deep learning is the usage of a transfer learning framework, typically with a fine-tuning protocol, where a large-scale source dataset is used to pre-train a model, further fine-tuned on the target dataset. In this paper, we present a systematic study analyzing whether the usage of small-scale in-domain x-ray image datasets may provide any improvement for landmark detection over models pre-trained on large natural image datasets only. We focus on the multi-landmark localization task for three datasets, including chest, head, and hand x-ray images. Our results show that using in-domain source datasets brings marginal or no benefit with respect to an ImageNet out-of-domain pre-training. Our findings can provide an indication for the development of robust landmark detection systems in medical images when no large annotated dataset is available.
• Abstract（参考訳）: 近年,深層学習が医用画像解析の有望な手法として登場している。 しかしながら、このアプリケーションドメインは、大規模な公開データセットとアノテーションの可用性の制限に悩まされる可能性が高い。 ディープラーニングにおけるこれらの課題に対する一般的な解決策は、移行学習フレームワーク(典型的には微調整プロトコル)の使用であり、大規模なソースデータセットを使用してモデルを事前トレーニングし、さらにターゲットデータセットに微調整する。 本稿では,大規模な自然画像データセットのみに事前学習したモデルに対して,小規模領域内X線画像データセットの使用がランドマーク検出に有効であるかどうかを系統的研究する。 胸部,頭部,手のx線画像を含む3つのデータセットのマルチランドマークローカライズタスクに注目した。 その結果、ドメイン内ソースデータセットを使うことは、imagenetのドメイン外事前トレーニングに関して、限界的あるいは全くメリットがないことがわかった。 医用画像におけるロバストランドマーク検出システムの開発には,大規模な注釈付きデータセットが存在しない場合の適応性が期待できる。

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