論文の概要: When Medical Imaging Met Self-Attention: A Love Story That Didn't Quite Work Out
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12295v1
- Date: Thu, 18 Apr 2024 16:18:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 12:02:22.873798
- Title: When Medical Imaging Met Self-Attention: A Love Story That Didn't Quite Work Out
- Title（参考訳）: 医療用画像が自撮りする時:うまくいかなかったラブストーリー
- Authors: Tristan Piater, Niklas Penzel, Gideon Stein, Joachim Denzler,
- Abstract要約: 2つの異なる医療データセットに異なる自己注意変異を持つ、広く採用されている2つの畳み込みアーキテクチャを拡張します。
完全畳み込みモデルに比べてバランスの取れた精度は著しく改善されていない。
また, 皮膚病変画像における皮膚内視鏡像などの重要な特徴は, 自己注意を用いても学ばないことが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.113092414596679
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: A substantial body of research has focused on developing systems that assist medical professionals during labor-intensive early screening processes, many based on convolutional deep-learning architectures. Recently, multiple studies explored the application of so-called self-attention mechanisms in the vision domain. These studies often report empirical improvements over fully convolutional approaches on various datasets and tasks. To evaluate this trend for medical imaging, we extend two widely adopted convolutional architectures with different self-attention variants on two different medical datasets. With this, we aim to specifically evaluate the possible advantages of additional self-attention. We compare our models with similarly sized convolutional and attention-based baselines and evaluate performance gains statistically. Additionally, we investigate how including such layers changes the features learned by these models during the training. Following a hyperparameter search, and contrary to our expectations, we observe no significant improvement in balanced accuracy over fully convolutional models. We also find that important features, such as dermoscopic structures in skin lesion images, are still not learned by employing self-attention. Finally, analyzing local explanations, we confirm biased feature usage. We conclude that merely incorporating attention is insufficient to surpass the performance of existing fully convolutional methods.
- Abstract（参考訳）: 労働集約的な早期スクリーニングプロセスにおいて医療専門家を支援するシステムの開発に焦点が当てられ、その多くは畳み込み的なディープラーニングアーキテクチャに基づいている。
近年、視覚領域におけるいわゆる自己注意機構の適用について、複数の研究がなされている。
これらの研究はしばしば、様々なデータセットやタスクに対する完全な畳み込みアプローチよりも経験的な改善を報告している。
医用画像のこの傾向を評価するため、2つの異なる医療データセットに異なる自己注意変異を持つ2つの広く採用されている畳み込みアーキテクチャを拡張した。
これにより、追加の自己注意の利点を具体的に評価することを目指す。
同様の大きさの畳み込みベースラインと注目ベースラインを比較し,統計的に性能向上を評価する。
さらに、これらのレイヤーを含めることで、トレーニング中にこれらのモデルが学んだ機能がどのように変化するかを検討する。
ハイパーパラメータ探索に続き、我々の期待に反して、完全な畳み込みモデルよりもバランスの取れた精度が著しく改善されることは見つからない。
また, 皮膚病変画像における皮膚内視鏡像などの重要な特徴は, 自己注意を用いても学ばないことが明らかとなった。
最後に、局所的な説明を分析し、偏りのある特徴量を確認する。
我々は、単に注意を組み込むことだけで、既存の完全畳み込み手法の性能を超えることはできないと結論付けた。
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