論文の概要: Source Matters: Source Dataset Impact on Model Robustness in Medical Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04484v2
- Date: Mon, 19 Aug 2024 13:06:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 03:27:41.877951
- Title: Source Matters: Source Dataset Impact on Model Robustness in Medical Imaging
- Title(参考訳): 情報源:医療画像におけるモデルロバスト性に対するソースデータセットの影響
- Authors: Dovile Juodelyte, Yucheng Lu, Amelia Jiménez-Sánchez, Sabrina Bottazzi, Enzo Ferrante, Veronika Cheplygina,
- Abstract要約: 我々は、ImageNetとRadImageNetが同等の分類性能を達成することを示す。
ImageNetは、共同ファウンダーに過度にフィットする傾向にある。
ImageNet-pretrained modelを使用する研究者は、モデルを再検討することを推奨する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.250975981451914
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Transfer learning has become an essential part of medical imaging classification algorithms, often leveraging ImageNet weights. The domain shift from natural to medical images has prompted alternatives such as RadImageNet, often showing comparable classification performance. However, it remains unclear whether the performance gains from transfer learning stem from improved generalization or shortcut learning. To address this, we conceptualize confounders by introducing the Medical Imaging Contextualized Confounder Taxonomy (MICCAT) and investigate a range of confounders across it -- whether synthetic or sampled from the data -- using two public chest X-ray and CT datasets. We show that ImageNet and RadImageNet achieve comparable classification performance, yet ImageNet is much more prone to overfitting to confounders. We recommend that researchers using ImageNet-pretrained models reexamine their model robustness by conducting similar experiments. Our code and experiments are available at https://github.com/DovileDo/source-matters.
- Abstract(参考訳): 転送学習は医療画像分類アルゴリズムの重要な部分となり、しばしば画像ネットの重みを利用する。
自然画像から医用画像へのドメインシフトは、RadImageNetのような代替手段を誘発し、しばしば同等の分類性能を示している。
しかし, 伝達学習の性能向上が一般化やショートカット学習の改善によるものなのかは, いまだ不明である。
これを解決するために、私たちは、Medical Imaging Contextualized Confounder Taxonomy (MICCAT)を導入して、共同創設者を概念化する。
ImageNetとRadImageNetは同等の分類性能を達成していますが、ImageNetは共同設立者に過度に適合する傾向があります。
ImageNet-pretrained model を用いた研究者は、同様の実験を行うことで、モデルロバスト性を再検討することを推奨する。
私たちのコードと実験はhttps://github.com/DovileDo/source-matters.comで公開されています。
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