論文の概要: Enhancing AI Diagnostics: Autonomous Lesion Masking via Semi-Supervised Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12450v1
• Date: Thu, 18 Apr 2024 18:25:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 17:04:06.772087
• Title: Enhancing AI Diagnostics: Autonomous Lesion Masking via Semi-Supervised Deep Learning
• Title（参考訳）: AI診断の強化:半スーパービジョンのディープラーニングによる自律的病変マスキング
• Authors: Ting-Ruen Wei, Michele Hell, Dang Bich Thuy Le, Aren Vierra, Ran Pang, Mahesh Patel, Young Kang, Yuling Yan,
• Abstract要約: 本研究では,乳房超音波(US)画像における乳房病変の鑑別を目的とした,関心領域(ROI)を自律的に生成することを目的とした,教師なし領域適応手法を提案する。 我々の半教師付き学習アプローチは、真のアノテーションを持つ小さな母乳USデータセットで訓練された原始モデルを利用する。 このモデルはドメイン適応タスクのために反復的に洗練され、当社のプライベートな無注釈乳房データセットに擬似マスクを生成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4053129774629076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents an unsupervised domain adaptation method aimed at autonomously generating image masks outlining regions of interest (ROIs) for differentiating breast lesions in breast ultrasound (US) imaging. Our semi-supervised learning approach utilizes a primitive model trained on a small public breast US dataset with true annotations. This model is then iteratively refined for the domain adaptation task, generating pseudo-masks for our private, unannotated breast US dataset. The dataset, twice the size of the public one, exhibits considerable variability in image acquisition perspectives and demographic representation, posing a domain-shift challenge. Unlike typical domain adversarial training, we employ downstream classification outcomes as a benchmark to guide the updating of pseudo-masks in subsequent iterations. We found the classification precision to be highly correlated with the completeness of the generated ROIs, which promotes the explainability of the deep learning classification model. Preliminary findings demonstrate the efficacy and reliability of this approach in streamlining the ROI annotation process, thereby enhancing the classification and localization of breast lesions for more precise and interpretable diagnoses.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,乳房超音波(US)画像における乳房病変の鑑別を目的とした,関心領域(ROI)を自律的に生成することを目的とした,教師なし領域適応手法を提案する。 我々の半教師付き学習アプローチは、真のアノテーションを持つ小さな母乳USデータセットで訓練された原始モデルを利用する。 このモデルはドメイン適応タスクのために反復的に洗練され、当社のプライベートな無注釈乳房データセットに擬似マスクを生成します。 データセットは、パブリックデータセットの2倍の大きさで、画像取得の観点と人口動態の表現にかなりのばらつきを示し、ドメインシフトの課題を呈している。 典型的なドメイン逆行訓練とは異なり、後続の反復において擬似マスクの更新を導くためのベンチマークとして下流分類結果を用いる。 分類精度は、生成したROIの完全性と高い相関性を示し、深層学習分類モデルの説明可能性を促進した。 予備的な知見は、ROIアノテーションプロセスの合理化におけるこのアプローチの有効性と信頼性を示し、より正確かつ解釈可能な診断のために、乳房病変の分類と局在性を高めた。

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