論文の概要: Label Dropout: Improved Deep Learning Echocardiography Segmentation
Using Multiple Datasets With Domain Shift and Partial Labelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07818v1
- Date: Tue, 12 Mar 2024 16:57:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 20:31:28.143865
- Title: Label Dropout: Improved Deep Learning Echocardiography Segmentation
Using Multiple Datasets With Domain Shift and Partial Labelling
- Title（参考訳）: label dropout: 領域シフトと部分的ラベリングを用いた複数のデータセットを用いたディープラーニング心エコーセグメンテーションの改善
- Authors: Iman Islam (1), Esther Puyol-Ant\'on (1), Bram Ruijsink (1), Andrew J.
Reader (1), Andrew P. King (1) ((1) King's College London)
- Abstract要約: 本稿では,ドメイン特性とラベルの有無を関連付ける新しいラベルドロップアウト方式を提案する。
ラベルのドロップアウトは,複数の部分ラベル付きデータセットを用いたトレーニングにおいて,2つの心構造に対して62%,25%のエコーセグメンテーションDiceスコアを改善することを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Echocardiography (echo) is the first imaging modality used when assessing
cardiac function. The measurement of functional biomarkers from echo relies
upon the segmentation of cardiac structures and deep learning models have been
proposed to automate the segmentation process. However, in order to translate
these tools to widespread clinical use it is important that the segmentation
models are robust to a wide variety of images (e.g. acquired from different
scanners, by operators with different levels of expertise etc.). To achieve
this level of robustness it is necessary that the models are trained with
multiple diverse datasets. A significant challenge faced when training with
multiple diverse datasets is the variation in label presence, i.e. the combined
data are often partially-labelled. Adaptations of the cross entropy loss
function have been proposed to deal with partially labelled data. In this paper
we show that training naively with such a loss function and multiple diverse
datasets can lead to a form of shortcut learning, where the model associates
label presence with domain characteristics, leading to a drop in performance.
To address this problem, we propose a novel label dropout scheme to break the
link between domain characteristics and the presence or absence of labels. We
demonstrate that label dropout improves echo segmentation Dice score by 62% and
25% on two cardiac structures when training using multiple diverse partially
labelled datasets.
- Abstract（参考訳）: 心エコー法(echo)は、心臓機能の評価に使用される最初の画像モダリティである。
エコーによる機能的バイオマーカーの測定は心臓構造のセグメンテーションに依存し、深層学習モデルがセグメンテーションプロセスを自動化するために提案されている。
しかし、これらのツールを広く臨床に応用するためには、セグメンテーションモデルが様々な画像に対して堅牢であることが重要である(例えば、異なるスキャナー、異なるレベルの専門知識を持つオペレーターによって取得されるなど)。
このレベルの堅牢性を達成するには、モデルを複数の多様なデータセットでトレーニングする必要がある。
複数の多様なデータセットを使用したトレーニングで直面する重要な課題は、ラベルの存在の変化である。
部分ラベル付きデータを扱うために,クロスエントロピー損失関数の適応法が提案されている。
本稿では,そのような損失関数と多種多様なデータセットを用いた学習が,ラベルの存在とドメイン特性を関連づけたショートカット学習の形式となり,性能の低下につながることを示す。
この問題に対処するために、ドメイン特性とラベルの有無とのリンクを断ち切る新しいラベルドロップアウトスキームを提案する。
ラベルのドロップアウトは,複数の部分ラベル付きデータセットを用いたトレーニングにおいて,2つの心構造に対して62%,25%のエコーセグメンテーションDiceスコアを改善することを示した。
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