論文の概要: Rethinking Model Prototyping through the MedMNIST+ Dataset Collection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15786v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 10:19:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-26 19:30:27.566738
• Title: Rethinking Model Prototyping through the MedMNIST+ Dataset Collection
• Title（参考訳）: MedMNIST+データセットコレクションによるモデルプロトタイピングの再考
• Authors: Sebastian Doerrich, Francesco Di Salvo, Julius Brockmann, Christian Ledig,
• Abstract要約: 本研究は,MedMNIST+データベースに対する評価環境の多様化のためのベンチマークを示す。 我々は、医用画像分類のための共通畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーベースのアーキテクチャを徹底的に分析する。 この結果から,計算効率のよいトレーニングスキームと最新の基礎モデルは,高額なエンドツーエンドトレーニングとリソース強化アプローチのギャップを埋める上で有望であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11999555634662634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The integration of deep learning based systems in clinical practice is often impeded by challenges rooted in limited and heterogeneous medical datasets. In addition, prioritization of marginal performance improvements on a few, narrowly scoped benchmarks over clinical applicability has slowed down meaningful algorithmic progress. This trend often results in excessive fine-tuning of existing methods to achieve state-of-the-art performance on selected datasets rather than fostering clinically relevant innovations. In response, this work presents a comprehensive benchmark for the MedMNIST+ database to diversify the evaluation landscape and conduct a thorough analysis of common convolutional neural networks (CNNs) and Transformer-based architectures, for medical image classification. Our evaluation encompasses various medical datasets, training methodologies, and input resolutions, aiming to reassess the strengths and limitations of widely used model variants. Our findings suggest that computationally efficient training schemes and modern foundation models hold promise in bridging the gap between expensive end-to-end training and more resource-refined approaches. Additionally, contrary to prevailing assumptions, we observe that higher resolutions may not consistently improve performance beyond a certain threshold, advocating for the use of lower resolutions, particularly in prototyping stages, to expedite processing. Notably, our analysis reaffirms the competitiveness of convolutional models compared to ViT-based architectures emphasizing the importance of comprehending the intrinsic capabilities of different model architectures. Moreover, we hope that our standardized evaluation framework will help enhance transparency, reproducibility, and comparability on the MedMNIST+ dataset collection as well as future research within the field. Code will be released soon.
• Abstract（参考訳）: 臨床実践におけるディープラーニングベースのシステムの統合は、制限された異種医学データセットに根ざした課題によってしばしば妨げられる。 さらに、臨床応用性よりも狭い範囲のベンチマークでの限界性能改善の優先順位付けは、有意義なアルゴリズムの進歩を遅らせている。 この傾向は、臨床に関係のある革新を育むのではなく、選択したデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成するために既存の手法を過度に微調整する結果をもたらすことが多い。 本研究は、MedMNIST+データベースの総合的なベンチマークを提示し、評価環境の多様化と、医用画像分類のための共通畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーベースのアーキテクチャの徹底的な分析を行う。 本評価は, 様々な医療データセット, トレーニング手法, 入力解像度を包含し, 広く使用されているモデル変異の強度と限界を再評価することを目的としている。 この結果から,計算効率のよいトレーニングスキームと最新の基礎モデルは,高額なエンドツーエンドトレーニングとリソース強化アプローチのギャップを埋める上で有望であることが示唆された。 さらに、一般的な仮定とは対照的に、高分解能は一定のしきい値を超えるパフォーマンスを一貫して改善することはなく、特にプロトタイピング段階における低分解能の使用を優先して処理を高速化する。 特に,本研究では,異なるモデルアーキテクチャの本質的な能力を理解することの重要性を強調したViTベースのアーキテクチャと比較して,畳み込みモデルの競争性を再確認する。 さらに、我々の標準化された評価フレームワークは、MedMNIST+データセットコレクションの透明性、再現性、コンパラビリティの向上と、この分野における今後の研究に役立つことを期待しています。 コードはまもなくリリースされる。

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