論文の概要: OPTiML: Dense Semantic Invariance Using Optimal Transport for Self-Supervised Medical Image Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11868v2
- Date: Wed, 24 Apr 2024 06:05:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-25 16:05:24.557740
- Title: OPTiML: Dense Semantic Invariance Using Optimal Transport for Self-Supervised Medical Image Representation
- Title（参考訳）: OPTiML: 自己監督型医用画像表現のための最適輸送を用いた高密度セマンティック不変性
- Authors: Azad Singh, Vandan Gorade, Deepak Mishra,
- Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)は、アノテーションなしで学習できることから、医用画像解析の有望な技術として登場した。
本稿では, 最適トランスポート(OT)を用いたSSLフレームワークOPTiMLを導入し, 密接なセマンティック不変性と細粒度の詳細を捉える。
実験の結果,OPTiMLはすべての評価課題において最先端の手法よりも優れていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4136876268620115
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Self-supervised learning (SSL) has emerged as a promising technique for medical image analysis due to its ability to learn without annotations. However, despite the promising potential, conventional SSL methods encounter limitations, including challenges in achieving semantic alignment and capturing subtle details. This leads to suboptimal representations, which fail to accurately capture the underlying anatomical structures and pathological details. In response to these constraints, we introduce a novel SSL framework OPTiML, employing optimal transport (OT), to capture the dense semantic invariance and fine-grained details, thereby enhancing the overall effectiveness of SSL in medical image representation learning. The core idea is to integrate OT with a cross-viewpoint semantics infusion module (CV-SIM), which effectively captures complex, fine-grained details inherent in medical images across different viewpoints. In addition to the CV-SIM module, OPTiML imposes the variance and covariance regularizations within OT framework to force the model focus on clinically relevant information while discarding less informative features. Through these, the proposed framework demonstrates its capacity to learn semantically rich representations that can be applied to various medical imaging tasks. To validate its effectiveness, we conduct experimental studies on three publicly available datasets from chest X-ray modality. Our empirical results reveal OPTiML's superiority over state-of-the-art methods across all evaluated tasks.
- Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)は、アノテーションなしで学習できることから、医用画像解析の有望な技術として登場した。
しかし、有望な可能性にもかかわらず、従来のSSLメソッドでは、セマンティックアライメントの達成や微妙な詳細の取得など、制限に直面している。
これは、解剖学的構造や病理的詳細を正確に把握できない、最適下界表現につながる。
これらの制約に対応するため,医用画像表現学習におけるSSLの全体的な効果を高めるために,最適なトランスポート(OT)を用いた新しいSSLフレームワークOPTiMLを導入する。
中心となる考え方は、OTとクロスビューポイントセマンティクス・インフュージョン・モジュール(CV-SIM)を統合することである。
CV-SIMモジュールに加えて、OPTiMLはOTフレームワーク内での分散と共分散の規則化を強制し、臨床的に関係のある情報に焦点を絞ると同時に、より少ない情報的特徴を破棄する。
提案するフレームワークは,様々な医用画像タスクに適用可能な意味豊かな表現を学習する能力を示す。
その有効性を検証するために,胸部X線モダリティから利用可能な3つのデータセットについて実験を行った。
実験の結果,OPTiMLはすべての評価課題において,最先端の手法よりも優れていることがわかった。
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