論文の概要: Semi-Supervised Disease Classification based on Limited Medical Image Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04295v1
• Date: Tue, 7 May 2024 13:11:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 14:10:19.033529
• Title: Semi-Supervised Disease Classification based on Limited Medical Image Data
• Title（参考訳）: 医療画像データを用いた半スーパービジョン病の分類
• Authors: Yan Zhang, Chun Li, Zhaoxia Liu, Ming Li,
• Abstract要約: 本稿では、半教師付き疾患分類のためのH"older divergenceにインスパイアされた新しい生成モデルを提案する。 PU医学学習によく用いられる5つのベンチマークデータセットについて実験を行った。 本手法は,5つの疾患分類ベンチマークにおいて,最先端のパフォーマンスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.633774896301436
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, significant progress has been made in the field of learning from positive and unlabeled examples (PU learning), particularly in the context of advancing image and text classification tasks. However, applying PU learning to semi-supervised disease classification remains a formidable challenge, primarily due to the limited availability of labeled medical images. In the realm of medical image-aided diagnosis algorithms, numerous theoretical and practical obstacles persist. The research on PU learning for medical image-assisted diagnosis holds substantial importance, as it aims to reduce the time spent by professional experts in classifying images. Unlike natural images, medical images are typically accompanied by a scarcity of annotated data, while an abundance of unlabeled cases exists. Addressing these challenges, this paper introduces a novel generative model inspired by H\"older divergence, specifically designed for semi-supervised disease classification using positive and unlabeled medical image data. In this paper, we present a comprehensive formulation of the problem and establish its theoretical feasibility through rigorous mathematical analysis. To evaluate the effectiveness of our proposed approach, we conduct extensive experiments on five benchmark datasets commonly used in PU medical learning: BreastMNIST, PneumoniaMNIST, BloodMNIST, OCTMNIST, and AMD. The experimental results clearly demonstrate the superiority of our method over existing approaches based on KL divergence. Notably, our approach achieves state-of-the-art performance on all five disease classification benchmarks. By addressing the limitations imposed by limited labeled data and harnessing the untapped potential of unlabeled medical images, our novel generative model presents a promising direction for enhancing semi-supervised disease classification in the field of medical image analysis.
• Abstract（参考訳）: 近年, 肯定的, 未ラベルな例(PU学習)からの学習分野において, 特に画像やテキストの分類タスクの進展が顕著に進展している。 しかしながら、PU学習を半教師付き疾患分類に適用することは、主にラベル付き医療画像の入手が限られているため、深刻な課題である。 医用画像支援診断アルゴリズムの分野では、多くの理論的および実践的な障害が持続する。 医用画像支援診断のためのPU学習の研究は、画像の分類に専門家が費やす時間を短縮することを目的としている。 自然画像とは異なり、医用画像には注釈付きデータの不足が伴うのが一般的であり、ラベルなしのケースが多数存在する。 これらの課題に対処するため,本研究では,H\"older divergence"にインスパイアされた新たな生成モデルを提案する。 本稿では,問題を包括的に定式化し,厳密な数学的解析を通じてその理論的実現可能性を確立する。 提案手法の有効性を評価するため, PU医学学習でよく用いられる5つのベンチマークデータセット(BreastMNIST, PneumoniaMNIST, BloodMNIST, OCTMNIST, AMD)について広範な実験を行った。 KLの発散に基づく既存手法に比べて,本手法が優れていることを示す実験結果が得られた。 特に,本手法は,5つの疾患分類ベンチマークにおいて,最先端のパフォーマンスを実現する。 ラベル付きデータによる制限に対処し,未ラベルの医用画像の未使用の可能性を活用することにより,医療画像解析分野における半教師付き疾患分類の強化に期待できる方向を示す。

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