論文の概要: MoVL:Exploring Fusion Strategies for the Domain-Adaptive Application of Pretrained Models in Medical Imaging Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07411v1
• Date: Mon, 13 May 2024 01:18:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-14 15:04:30.338811
• Title: MoVL:Exploring Fusion Strategies for the Domain-Adaptive Application of Pretrained Models in Medical Imaging Tasks
• Title（参考訳）: MoVL:医療画像における事前訓練モデルのドメイン適応的利用のための融合戦略の探索
• Authors: Haijiang Tian, Jingkun Yue, Xiaohong Liu, Guoxing Yang, Zeyu Jiang, Guangyu Wang,
• Abstract要約: 本稿では,入力医療画像と自然事前学習型視覚モデルとのギャップを埋めるために視覚刺激(VP)を導入する。 本稿では,分類損失と差分損失を含む共同学習損失関数を設計し,インパルス画像とプレーン画像のばらつきを記述した。 分布医学データセットの内訳では,本手法(90.33%)はFF(85.15%)を5.18%リードで上回りうる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.8948885302235325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical images are often more difficult to acquire than natural images due to the specialism of the equipment and technology, which leads to less medical image datasets. So it is hard to train a strong pretrained medical vision model. How to make the best of natural pretrained vision model and adapt in medical domain still pends. For image classification, a popular method is linear probe (LP). However, LP only considers the output after feature extraction. Yet, there exists a gap between input medical images and natural pretrained vision model. We introduce visual prompting (VP) to fill in the gap, and analyze the strategies of coupling between LP and VP. We design a joint learning loss function containing categorisation loss and discrepancy loss, which describe the variance of prompted and plain images, naming this joint training strategy MoVL (Mixture of Visual Prompting and Linear Probe). We experiment on 4 medical image classification datasets, with two mainstream architectures, ResNet and CLIP. Results shows that without changing the parameters and architecture of backbone model and with less parameters, there is potential for MoVL to achieve full finetune (FF) accuracy (on four medical datasets, average 90.91% for MoVL and 91.13% for FF). On out of distribution medical dataset, our method(90.33%) can outperform FF (85.15%) with absolute 5.18 % lead.
• Abstract（参考訳）: 医療画像は、機器や技術の特殊性のため、自然画像よりも取得が難しい場合が多く、医療画像のデータセットが少なくなる。 したがって、強い事前訓練された医療ビジョンモデルを訓練することは困難である。 自然に訓練済みの視覚モデルを最大限に活用し、医療領域に適応する方法は、今でも変わりません。 画像分類ではリニアプローブ (Line probe, LP) が一般的である。 しかし、LPは特徴抽出後の出力のみを考慮する。 しかし、入力医療画像と自然予知視覚モデルの間にはギャップがある。 ギャップを埋めるために視覚的プロンプト(VP)を導入し、LPとVPの結合戦略を分析する。 我々は,この連立学習戦略MoVL (Mixture of Visual Prompting and Linear Probe) を命名し,連立学習損失と連立学習損失を含む連立学習損失関数を設計した。 本研究では、ResNetとCLIPの2つの主流アーキテクチャを用いて、4つの医用画像分類データセットを実験した。 その結果、バックボーンモデルのパラメータやアーキテクチャを変更することなく、より少ないパラメータでは、完全な微細な(FF)精度を達成する可能性がある(4つの医学データセットでは、平均90.91%がMoVL、91.13%がFF)。 分布医学データセットの内訳では, FF (85.15%) を5.18 %リードで上回り, FF (85.15%) を上回った。

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