論文の概要: Integration of Self-Supervised BYOL in Semi-Supervised Medical Image Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10405v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 09:12:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 17:23:30.996243
• Title: Integration of Self-Supervised BYOL in Semi-Supervised Medical Image Recognition
• Title（参考訳）: 半監督型医用画像認識における自己監督型BYOLの統合
• Authors: Hao Feng, Yuanzhe Jia, Ruijia Xu, Mukesh Prasad, Ali Anaissi, Ali Braytee,
• Abstract要約: 本稿では,自己教師付き学習を半教師付きモデルに統合し,医用画像認識を向上する,革新的なアプローチを提案する。 提案手法はラベルのないデータを最適に活用し,医用画像認識の精度で既存の手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.317372960942972
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image recognition techniques heavily rely on abundant labeled data, particularly in medical contexts. Addressing the challenges associated with obtaining labeled data has led to the prominence of self-supervised learning and semi-supervised learning, especially in scenarios with limited annotated data. In this paper, we proposed an innovative approach by integrating self-supervised learning into semi-supervised models to enhance medical image recognition. Our methodology commences with pre-training on unlabeled data utilizing the BYOL method. Subsequently, we merge pseudo-labeled and labeled datasets to construct a neural network classifier, refining it through iterative fine-tuning. Experimental results on three different datasets demonstrate that our approach optimally leverages unlabeled data, outperforming existing methods in terms of accuracy for medical image recognition.
• Abstract（参考訳）: 画像認識技術は、特に医学的文脈において、豊富なラベル付きデータに大きく依存している。 ラベル付きデータ取得に関わる課題に対処するため、特に注釈付きデータに制限のあるシナリオにおいて、自己教師付き学習と半教師付き学習が顕著になった。 本稿では,自己教師付き学習を半教師付きモデルに統合し,医用画像認識を向上する,革新的なアプローチを提案する。 BYOL法を用いてラベルなしデータの事前学習を開始する。 その後、擬似ラベル付きおよびラベル付きデータセットをマージしてニューラルネットワーク分類器を構築し、反復的な微調整によって精錬する。 3つの異なるデータセットに対する実験結果から,本手法はラベルのないデータを最適に活用し,医用画像認識の精度で既存の手法より優れていることが示された。

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