論文の概要: A Systematic Review of Generalization Research in Medical Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12167v3
• Date: Tue, 17 Sep 2024 15:27:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-18 22:20:44.258815
• Title: A Systematic Review of Generalization Research in Medical Image Classification
• Title（参考訳）: 医用画像分類における一般化研究の体系的レビュー
• Authors: Sarah Matta, Mathieu Lamard, Philippe Zhang, Alexandre Le Guilcher, Laurent Borderie, Béatrice Cochener, Gwenolé Quellec,
• Abstract要約: 本稿では,Deep Learning(DL)に基づく分類モデルのための既存の領域一般化手法について検討する。 それは彼らが解決しようとしているシフトタイプに基づいた分類法を提案する。 本研究の結果から,両タイプの学習手法が出現していることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.29204574056283
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Numerous Deep Learning (DL) classification models have been developed for a large spectrum of medical image analysis applications, which promises to reshape various facets of medical practice. Despite early advances in DL model validation and implementation, which encourage healthcare institutions to adopt them, a fundamental questions remain: how can these models effectively handle domain shift? This question is crucial to limit DL models performance degradation. Medical data are dynamic and prone to domain shift, due to multiple factors. Two main shift types can occur over time: 1) covariate shift mainly arising due to updates to medical equipment and 2) concept shift caused by inter-grader variability. To mitigate the problem of domain shift, existing surveys mainly focus on domain adaptation techniques, with an emphasis on covariate shift. More generally, no work has reviewed the state-of-the-art solutions while focusing on the shift types. This paper aims to explore existing domain generalization methods for DL-based classification models through a systematic review of literature. It proposes a taxonomy based on the shift type they aim to solve. Papers were searched and gathered on Scopus till 10 April 2023, and after the eligibility screening and quality evaluation, 77 articles were identified. Exclusion criteria included: lack of methodological novelty (e.g., reviews, benchmarks), experiments conducted on a single mono-center dataset, or articles not written in English. The results of this paper show that learning based methods are emerging, for both shift types. Finally, we discuss future challenges, including the need for improved evaluation protocols and benchmarks, and envisioned future developments to achieve robust, generalized models for medical image classification.
• Abstract（参考訳）: 様々な医療実践の側面を再形成することを約束する医療画像分析アプリケーションのために、多くのDeep Learning (DL)分類モデルが開発されている。 医療機関がそれを採用することを奨励するDLモデル検証と実装の進歩にもかかわらず、根本的な疑問は残る: これらのモデルはドメインシフトを効果的に扱うことができるのか? この問題はDLモデルの性能劣化を制限するために不可欠である。 医療データは動的であり、複数の要因によりドメインシフトを起こしやすい。 2つの主要なシフトタイプは、時間とともに起こります。 1【医療機器の更新等による相変わらずの変動】 2)段階間変動による概念シフト。 ドメインシフトの問題を緩和するため、既存の調査は主にドメイン適応技術に焦点を当て、共変量シフトに重点を置いている。 より一般的には、シフトタイプに注目しながら最先端のソリューションをレビューする作業は行われていない。 本稿では,文献の体系的レビューを通じて,DLに基づく分類モデルの既存の領域一般化手法を検討することを目的とする。 それは彼らが解決しようとしているシフトタイプに基づいた分類法を提案する。 論文は2023年4月10日までスコプスで調査・収集され、適性検査と品質評価の後、77の論文が特定された。 排他的基準には、方法論的ノベルティの欠如(例えば、レビュー、ベンチマーク)、単一のモノセンターデータセットで実施された実験、英語で書かれていない記事が含まれる。 本研究の結果から,両タイプの学習手法が出現していることが示唆された。 最後に、評価プロトコルやベンチマークの改善など今後の課題について論じ、医用画像分類のための堅牢で一般化されたモデルを実現するための今後の発展を構想する。

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