論文の概要: A Closer Look at Spatial-Slice Features Learning for COVID-19 Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01643v2
- Date: Sat, 20 Apr 2024 07:41:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 22:45:14.750825
- Title: A Closer Look at Spatial-Slice Features Learning for COVID-19 Detection
- Title(参考訳): 新型コロナウイルス検出のための空間的スライス学習
- Authors: Chih-Chung Hsu, Chia-Ming Lee, Yang Fan Chiang, Yi-Shiuan Chou, Chih-Yu Jiang, Shen-Chieh Tai, Chi-Han Tsai,
- Abstract要約: 我々は,CTスキャンに特化して設計されたSpatial-Slice Feature Learning (SSFL++) フレームワークを提案する。
本研究の目的は,全CTスキャンでOODデータをフィルタリングし,70%の冗長性を完全に低減し,解析のための重要な空間スライスを選択することである。
実験では、トレーニングデータの1%しか持たない単純なE2D(EfficientNet-2D)モデルを用いて、我々のモデルの有望な性能を実証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.215897530386343
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conventional Computed Tomography (CT) imaging recognition faces two significant challenges: (1) There is often considerable variability in the resolution and size of each CT scan, necessitating strict requirements for the input size and adaptability of models. (2) CT-scan contains large number of out-of-distribution (OOD) slices. The crucial features may only be present in specific spatial regions and slices of the entire CT scan. How can we effectively figure out where these are located? To deal with this, we introduce an enhanced Spatial-Slice Feature Learning (SSFL++) framework specifically designed for CT scan. It aim to filter out a OOD data within whole CT scan, enabling our to select crucial spatial-slice for analysis by reducing 70% redundancy totally. Meanwhile, we proposed Kernel-Density-based slice Sampling (KDS) method to improve the stability when training and inference stage, therefore speeding up the rate of convergence and boosting performance. As a result, the experiments demonstrate the promising performance of our model using a simple EfficientNet-2D (E2D) model, even with only 1% of the training data. The efficacy of our approach has been validated on the COVID-19-CT-DB datasets provided by the DEF-AI-MIA workshop, in conjunction with CVPR 2024. Our source code is available at https://github.com/ming053l/E2D
- Abstract(参考訳): 従来のCT画像認識では,各CTスキャンの解像度とサイズに有意なばらつきがしばしばあり,入力サイズと適応性に対する厳密な要件が要求される。
2)CTスキャンには,多くのアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)スライスが含まれている。
重要な特徴は、CTスキャン全体の特定の空間領域とスライスにのみ存在する可能性がある。
これらがどこにあるのか、どうやって効果的に把握できるのか?
そこで本稿では,CTスキャンに特化して設計されたSSFL++(Spatial-Slice Feature Learning)フレームワークを提案する。
本研究の目的は,全CTスキャンでOODデータをフィルタリングし,70%の冗長性を完全に低減し,解析のための重要な空間スライスを選択することである。
一方,KDS法は,トレーニングおよび推論段階における安定性を向上させるため,収束率を向上し,性能を向上する。
その結果、トレーニングデータの1%しか持たない単純なE2Dモデルを用いて、本モデルの有望な性能を実証した。
DEF-AI-MIAワークショップで提供されるCOVID-19-CT-DBデータセットとCVPR 2024を併用して,本手法の有効性を検証した。
ソースコードはhttps://github.com/ming053l/E2Dで入手できる。
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