論文の概要: Reducing self-supervised learning complexity improves weakly-supervised classification performance in computational pathology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04558v2
• Date: Tue, 12 Mar 2024 11:42:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 13:32:42.461991
• Title: Reducing self-supervised learning complexity improves weakly-supervised classification performance in computational pathology
• Title（参考訳）: 自己教師付き学習複雑性の低減は、計算病理学における弱い教師付き分類性能を改善する
• Authors: Tim Lenz, Omar S. M. El Nahhas, Marta Ligero, Jakob Nikolas Kather
• Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)法は、注釈のないデータの大規模解析を可能にする。 本研究では、SSLの分類性能と、コンシューマグレードハードウェアの利用に関する複雑さについて検討した。 実験により,SSLトレーニング期間を90%短縮しつつ,下流分類性能を向上できることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Learning models have been successfully utilized to extract clinically actionable insights from routinely available histology data. Generally, these models require annotations performed by clinicians, which are scarce and costly to generate. The emergence of self-supervised learning (SSL) methods remove this barrier, allowing for large-scale analyses on non-annotated data. However, recent SSL approaches apply increasingly expansive model architectures and larger datasets, causing the rapid escalation of data volumes, hardware prerequisites, and overall expenses, limiting access to these resources to few institutions. Therefore, we investigated the complexity of contrastive SSL in computational pathology in relation to classification performance with the utilization of consumer-grade hardware. Specifically, we analyzed the effects of adaptations in data volume, architecture, and algorithms on downstream classification tasks, emphasizing their impact on computational resources. We trained breast cancer foundation models on a large public patient cohort and validated them on various downstream classification tasks in a weakly supervised manner on two external public patient cohorts. Our experiments demonstrate that we can improve downstream classification performance whilst reducing SSL training duration by 90%. In summary, we propose a set of adaptations which enable the utilization of SSL in computational pathology in non-resource abundant environments.
• Abstract（参考訳）: 深層学習モデルは、日常的に利用可能な組織学的データから臨床的に実行可能な洞察を抽出することに成功している。 一般的にこれらのモデルは、作成が困難で費用がかかる臨床医のアノテーションを必要とする。 自己教師付き学習(SSL)メソッドの出現は、この障壁を排除し、非注釈データに対する大規模な分析を可能にする。 しかし、最近のSSLアプローチは、ますます拡大するモデルアーキテクチャとより大きなデータセットを適用し、データボリューム、ハードウェアの前提条件、全体的なコストの急激なエスカレーションを引き起こし、これらのリソースへのアクセスを少数の機関に制限している。 そこで,計算病理学におけるコントラッシブSSLの複雑性を,コンシューマグレードハードウェアの利用による分類性能との関連で検討した。 具体的には,データ量,アーキテクチャ,アルゴリズムの適応が下流分類タスクに与える影響を分析し,計算資源への影響を強調した。 乳がんファンデーションのモデルを大規模患者コホートで訓練し, 2つの外部患者コホートに対して, 下位分類課題を弱監督的に検証した。 実験により,SSLトレーニング期間を90%短縮しつつ,下流分類性能を向上できることが実証された。 要約して,非資源環境における計算病理学におけるSSLの利用を可能にする適応セットを提案する。

関連論文リスト

• A Closer Look at Benchmarking Self-Supervised Pre-training with Image Classification [51.35500308126506]
  自己教師付き学習(SSL)は、データ自体が監視を提供する機械学習アプローチであり、外部ラベルの必要性を排除している。 SSLの分類に基づく評価プロトコルがどのように相関し、異なるデータセットのダウンストリーム性能を予測するかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T23:17:36Z)
• Which Augmentation Should I Use? An Empirical Investigation of Augmentations for Self-Supervised Phonocardiogram Representation Learning [5.438725298163702]
  自己監視型学習(SSL) 対照的な学習は、データの不足を軽減できる可能性を示している。 本研究の目的は,PCG分類におけるSSLモデルの性能向上を目的とした,幅広いオーディオベースの拡張と組み合わせの探索と評価である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-01T11:06:00Z)
• Improving Representation Learning for Histopathologic Images with Cluster Constraints [31.426157660880673]
  自己教師型学習(SSL)事前学習戦略が,現実的な代替手段として浮上している。 転送可能な表現学習と意味的に意味のあるクラスタリングのためのSSLフレームワークを導入する。 我々の手法は、下流の分類やクラスタリングタスクにおいて一般的なSSLメソッドよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T21:20:44Z)
• Benchmarking Self-Supervised Learning on Diverse Pathology Datasets [10.868779327544688]
  自己教師付き学習は、ラベルのないデータを活用する効果的な方法であることが示されている。 我々は、病理画像データに基づいてSSL事前トレーニングを行う最大規模の研究を行う。 核インスタンスセグメンテーションの課題に対してSSLを初めて適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-09T06:38:34Z)
• Dive into Self-Supervised Learning for Medical Image Analysis: Data, Models and Tasks [8.720079280914169]
  自己教師付き学習は、様々な医療画像のタスクにおいて、大量の未ラベルデータから先行情報を減らすことによって、顕著なパフォーマンスを達成している。 SSLのキャパシティを、4つの現実的で重要な問題の観点から活用することに重点を置いています。 我々は,予測的,コントラスト的,生成的,マルチSSLアルゴリズムに関する広範な実験を通じて,大規模で詳細な研究を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-25T06:04:11Z)
• Dissecting Self-Supervised Learning Methods for Surgical Computer Vision [51.370873913181605]
  一般のコンピュータビジョンコミュニティでは,自己監視学習(SSL)手法が普及し始めている。 医学や手術など、より複雑で影響力のある領域におけるSSLメソッドの有効性は、限定的かつ未調査のままである。 外科的文脈理解,位相認識,ツール存在検出の2つの基本的なタスクに対して,これらの手法の性能をColec80データセット上で広範囲に解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-01T14:17:11Z)
• Collaborative Intelligence Orchestration: Inconsistency-Based Fusion of Semi-Supervised Learning and Active Learning [60.26659373318915]
  アクティブラーニング(AL)と半教師付きラーニング(SSL)は2つの効果があるが、しばしば孤立している。 本稿では、SSL-ALの潜在的な優位性をさらに調査するために、革新的な一貫性に基づく仮想aDvErialアルゴリズムを提案する。 2つの実世界のケーススタディは、提案したデータサンプリングアルゴリズムの適用と展開の実践的な産業価値を可視化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T13:28:43Z)
• Select-ProtoNet: Learning to Select for Few-Shot Disease Subtype Prediction [55.94378672172967]
  本研究は, 類似患者のサブグループを同定し, 数発の疾患のサブタイプ予測問題に焦点を当てた。 新しいモデルを開発するためにメタラーニング技術を導入し、関連する臨床課題から共通の経験や知識を抽出する。 我々の新しいモデルは、単純だが効果的なメタ学習マシンであるPrototypeal Networkと呼ばれる、慎重に設計されたメタラーナーに基づいて構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-02T02:50:30Z)
• Uncovering the structure of clinical EEG signals with self-supervised learning [64.4754948595556]
  教師付き学習パラダイムは、しばしば利用可能なラベル付きデータの量によって制限される。 この現象は脳波(EEG)などの臨床関連データに特に問題となる。 ラベルのないデータから情報を抽出することで、ディープニューラルネットワークとの競合性能に到達することができるかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-31T14:34:47Z)
• Self-Training with Improved Regularization for Sample-Efficient Chest X-Ray Classification [80.00316465793702]
  挑戦的なシナリオで堅牢なモデリングを可能にするディープラーニングフレームワークを提案する。 その結果,85%のラベル付きデータを用いて,大規模データ設定で学習した分類器の性能に適合する予測モデルを構築することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-03T02:36:00Z)
• Data Efficient and Weakly Supervised Computational Pathology on Whole Slide Images [4.001273534300757]
  計算病理学は、客観的診断、治療反応予測、臨床関連性の新たな形態学的特徴の同定を可能にする可能性がある。 ディープラーニングベースの計算病理学アプローチでは、完全に教師された設定でギガピクセル全体のスライド画像(WSI)のマニュアルアノテーションを必要とするか、弱い教師付き設定でスライドレベルのラベルを持つ何千ものWSIを必要とする。 ここでは、クラスタリングに制約のある複数のインスタンス学習について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T23:00:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。