Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-Supervised Learning Featuring Small-Scale Image Dataset for Treatable Retinal Diseases Classification

論文の概要: Self-Supervised Learning Featuring Small-Scale Image Dataset for Treatable Retinal Diseases Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10166v1
Date: Mon, 15 Apr 2024 22:32:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-17 18:41:41.608600
Title: Self-Supervised Learning Featuring Small-Scale Image Dataset for Treatable Retinal Diseases Classification
Title（参考訳）: 治療可能な網膜疾患分類のための小型画像データセットを用いた自己監督学習
Authors: Luffina C. Huang, Darren J. Chiu, Manish Mehta,
Abstract要約: Self-Supervised Learning (SSL)はTransfer Learning (TL)の優れた代替品であり、不均衡な画像データセットに適している。そこで本研究では,光学コヒーレンス・トモグラフィー(OCT)画像を用いた治療性網膜疾患分類における4つの事前訓練型SSLモデルと2つのTLモデルの評価を行った。提案したSSLモデルは、4000のトレーニング画像のみを使用して98.84%の最先端の精度を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automated medical diagnosis through image-based neural networks has increased in popularity and matured over years. Nevertheless, it is confined by the scarcity of medical images and the expensive labor annotation costs. Self-Supervised Learning (SSL) is an good alternative to Transfer Learning (TL) and is suitable for imbalanced image datasets. In this study, we assess four pretrained SSL models and two TL models in treatable retinal diseases classification using small-scale Optical Coherence Tomography (OCT) images ranging from 125 to 4000 with balanced or imbalanced distribution for training. The proposed SSL model achieves the state-of-art accuracy of 98.84% using only 4,000 training images. Our results suggest the SSL models provide superior performance under both the balanced and imbalanced training scenarios. The SSL model with MoCo-v2 scheme has consistent good performance under the imbalanced scenario and, especially, surpasses the other models when the training set is less than 500 images.
Abstract（参考訳）: 画像ベースニューラルネットワークによる医療診断の自動化は、長年にわたって人気を博し、成熟してきた。それにもかかわらず、医療画像の不足と高価な労働アノテーションコストに制限されている。 Self-Supervised Learning (SSL)はTransfer Learning (TL)の優れた代替品であり、不均衡な画像データセットに適している。そこで本研究では, 125から4000の小型光コヒーレンス・トモグラフィー(OCT)画像を用いて, 治療可能な網膜疾患の分類において, 4つの事前訓練されたSSLモデルと2つのTLモデルを評価する。提案したSSLモデルは、4000のトレーニング画像のみを使用して98.84%の最先端の精度を達成する。この結果からSSLモデルは,バランスの取れたトレーニングシナリオとバランスの取れないトレーニングシナリオの両方において,優れたパフォーマンスを実現することが示唆された。 MoCo-v2スキームによるSSLモデルは、不均衡なシナリオ下で一貫した優れたパフォーマンスを持ち、特にトレーニングセットが500イメージ未満の場合には、他のモデルを上回る。

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