論文の概要: Self-Supervised Learning for Medical Image Data with Anatomy-Oriented Imaging Planes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16499v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 07:34:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 15:37:57.117577
- Title: Self-Supervised Learning for Medical Image Data with Anatomy-Oriented Imaging Planes
- Title（参考訳）: 解剖画像平面を用いた医用画像データの自己監督学習
- Authors: Tianwei Zhang, Dong Wei, Mengmeng Zhua, Shi Gu, Yefeng Zheng,
- Abstract要約: 医用画像データに対する2つの補完的前提課題を提案する。
1つ目は、画像平面間の相対的な向きを学習し、交差する線を後退させるように実装することである。
2つ目は、平行イメージングプレーンを利用して、スタック内の相対的なスライス位置を後退させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.317190553413365
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Self-supervised learning has emerged as a powerful tool for pretraining deep networks on unlabeled data, prior to transfer learning of target tasks with limited annotation. The relevance between the pretraining pretext and target tasks is crucial to the success of transfer learning. Various pretext tasks have been proposed to utilize properties of medical image data (e.g., three dimensionality), which are more relevant to medical image analysis than generic ones for natural images. However, previous work rarely paid attention to data with anatomy-oriented imaging planes, e.g., standard cardiac magnetic resonance imaging views. As these imaging planes are defined according to the anatomy of the imaged organ, pretext tasks effectively exploiting this information can pretrain the networks to gain knowledge on the organ of interest. In this work, we propose two complementary pretext tasks for this group of medical image data based on the spatial relationship of the imaging planes. The first is to learn the relative orientation between the imaging planes and implemented as regressing their intersecting lines. The second exploits parallel imaging planes to regress their relative slice locations within a stack. Both pretext tasks are conceptually straightforward and easy to implement, and can be combined in multitask learning for better representation learning. Thorough experiments on two anatomical structures (heart and knee) and representative target tasks (semantic segmentation and classification) demonstrate that the proposed pretext tasks are effective in pretraining deep networks for remarkably boosted performance on the target tasks, and superior to other recent approaches.
- Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習は、限られたアノテーションで目標タスクの学習を伝達する前に、ラベルのないデータ上でディープネットワークを事前訓練するための強力なツールとして登場した。
事前学習の前提条件と目標課題の関連性は、伝達学習の成功に不可欠である。
医用画像データ(例えば3次元画像)の特性を利用するための様々な前提課題が提案されている。
しかし、従来の研究では、解剖学的指向性イメージングプレーン(例えば、標準の心臓磁気共鳴イメージングビュー)によるデータにはほとんど注意を払わなかった。
これらのイメージングプレーンは、画像化された臓器の解剖に基づいて定義されるため、この情報を効果的に活用するプリテキストタスクは、ネットワークを事前訓練して、興味ある臓器に関する知識を得ることができる。
本研究では,画像平面の空間的関係に基づく医用画像データ群に対する2つの補完的前提課題を提案する。
1つ目は、画像平面間の相対的な向きを学習し、交差する線を後退させるように実装することである。
2つ目は、平行イメージングプレーンを利用して、スタック内の相対的なスライス位置を後退させる。
両方のプリテキストタスクは概念的には単純で実装が容易であり、マルチタスク学習と組み合わせて表現学習を改善することができる。
2つの解剖学的構造(ハートと膝)と代表的目標タスク(セマンティックセグメンテーションと分類)に関する詳細な実験は、提案したプレテキストタスクが、ターゲットタスクの大幅な性能向上と、他の最近のアプローチよりも優れた深層ネットワークの事前訓練に有効であることを示す。
関連論文リスト
- Autoregressive Sequence Modeling for 3D Medical Image Representation [48.706230961589924]
本稿では, 自己回帰シーケンス事前学習フレームワークを用いて, 3次元医用画像表現を学習するための先駆的手法を提案する。
我々は,空間的,コントラスト的,意味的相関に基づく様々な3次元医用画像にアプローチし,トークンシーケンス内の相互接続された視覚トークンとして扱う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-13T10:19:10Z) - Self-supervised Learning via Cluster Distance Prediction for Operating Room Context Awareness [44.15562068190958]
オペレーティングルームでは、セマンティックセグメンテーションは、臨床環境を認識したロボットを作るための中核である。
最先端のセマンティックセグメンテーションとアクティビティ認識アプローチは、スケーラブルではない、完全に管理されている。
ToFカメラで撮影したORシーン画像を利用したORシーン理解のための新しい3次元自己教師型タスクを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-07T17:17:52Z) - Multi-organ Self-supervised Contrastive Learning for Breast Lesion
Segmentation [0.0]
本稿では,臓器関連目標タスクに適した事前学習モデルとして,多臓器データセットを用いる。
対象は超音波画像における乳腺腫瘍のセグメンテーションである。
その結果,従来のコントラスト学習事前学習は,教師付きベースラインアプローチに比べて性能が向上することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-21T20:29:21Z) - LVM-Med: Learning Large-Scale Self-Supervised Vision Models for Medical
Imaging via Second-order Graph Matching [59.01894976615714]
LVM-Medは、大規模医療データセットに基づいてトレーニングされた、最初のディープネットワークファミリーである。
55の公開データセットから約13万の医療画像を収集しました。
LVM-Medは、多くの最先端の教師付き、自己監督型、基礎モデルよりも経験的に優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-20T22:21:34Z) - Self-Supervised Correction Learning for Semi-Supervised Biomedical Image
Segmentation [84.58210297703714]
半教師付きバイオメディカルイメージセグメンテーションのための自己教師付き補正学習パラダイムを提案する。
共有エンコーダと2つの独立デコーダを含むデュアルタスクネットワークを設計する。
異なるタスクのための3つの医用画像分割データセットの実験により,本手法の優れた性能が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-12T08:19:46Z) - Learning to Exploit Temporal Structure for Biomedical Vision-Language
Processing [53.89917396428747]
視覚言語処理における自己教師あり学習は、画像とテキストのモダリティのセマンティックアライメントを利用する。
トレーニングと微調整の両方で利用できる場合、事前のイメージとレポートを明示的に説明します。
我々のアプローチはBioViL-Tと呼ばれ、テキストモデルと共同で訓練されたCNN-Transformerハイブリッドマルチイメージエンコーダを使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-11T16:35:33Z) - Voice-assisted Image Labelling for Endoscopic Ultrasound Classification
using Neural Networks [48.732863591145964]
本稿では,臨床医が提示した生音声からのEUS画像にラベルを付けるマルチモーダル畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
その結果,5つのラベルを持つデータセットにおいて,画像レベルでの予測精度は76%であった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-12T21:22:24Z) - Task Fingerprinting for Meta Learning in Biomedical Image Analysis [0.6685643907416715]
注釈付きデータの短縮は、生体画像解析における最大のボトルネックの1つである。
本稿では,タスクの類似性を,タスクフィンガープリントと呼ばれる概念で定量化する問題に対処する。
この概念は、画像データと対応するラベルで表される与えられたタスクを固定長ベクトル表現に変換することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-08T16:20:28Z) - Contrastive Learning of Medical Visual Representations from Paired
Images and Text [38.91117443316013]
本研究では,自然発生した記述的ペアリングテキストを活用することで,医用視覚表現を学習するための教師なし戦略であるConVIRTを提案する。
この2つのモダリティ間の双方向のコントラスト的目的を通じて、ペア化されたテキストデータを用いて医療画像エンコーダを事前訓練する手法は、ドメインに依存しないため、追加の専門家による入力は不要である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-02T02:10:18Z) - Mining Cross-Image Semantics for Weakly Supervised Semantic Segmentation [128.03739769844736]
2つのニューラルコアテンションを分類器に組み込んで、画像間のセマンティックな類似点と相違点をキャプチャする。
オブジェクトパターン学習の強化に加えて、コアテンションは他の関連する画像からのコンテキストを活用して、ローカライズマップの推論を改善することができる。
提案アルゴリズムは,これらすべての設定に対して新たな最先端性を設定し,その有効性と一般化性を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-03T21:53:46Z) - Unified Representation Learning for Efficient Medical Image Analysis [0.623075162128532]
統一モダリティ特化特徴表現(UMS-Rep)を用いた医用画像解析のためのマルチタスクトレーニング手法を提案する。
提案手法は,計算資源の全体的な需要を減らし,タスクの一般化と性能の向上を図っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-19T16:52:16Z)
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。