論文の概要: A Textbook Remedy for Domain Shifts: Knowledge Priors for Medical Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14839v2
• Date: Sat, 02 Nov 2024 14:02:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:44:34.681380
• Title: A Textbook Remedy for Domain Shifts: Knowledge Priors for Medical Image Analysis
• Title（参考訳）: ドメインシフトのための教科書治療 : 医用画像解析のための知識優先
• Authors: Yue Yang, Mona Gandhi, Yufei Wang, Yifan Wu, Michael S. Yao, Chris Callison-Burch, James C. Gee, Mark Yatskar,
• Abstract要約: ディープネットワークは、医学的なスキャンに適用すると、例外のない状況で失敗することが多いため、自然画像の解析において広く成功している。 胸部X線や皮膚病変画像の文脈において、異なる病院から採取したデータや、性別、人種などの人口統計学的変数によって構築されたデータなど、ドメインシフトに対するモデル感度に焦点をあてる。 医学教育からインスピレーションを得て,自然言語で伝達される明示的な医学知識を基盤としたディープネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.84443450990355
• License:
• Abstract: While deep networks have achieved broad success in analyzing natural images, when applied to medical scans, they often fail in unexcepted situations. We investigate this challenge and focus on model sensitivity to domain shifts, such as data sampled from different hospitals or data confounded by demographic variables such as sex, race, etc, in the context of chest X-rays and skin lesion images. A key finding we show empirically is that existing visual backbones lack an appropriate prior from the architecture for reliable generalization in these settings. Taking inspiration from medical training, we propose giving deep networks a prior grounded in explicit medical knowledge communicated in natural language. To this end, we introduce Knowledge-enhanced Bottlenecks (KnoBo), a class of concept bottleneck models that incorporates knowledge priors that constrain it to reason with clinically relevant factors found in medical textbooks or PubMed. KnoBo uses retrieval-augmented language models to design an appropriate concept space paired with an automatic training procedure for recognizing the concept. We evaluate different resources of knowledge and recognition architectures on a broad range of domain shifts across 20 datasets. In our comprehensive evaluation with two imaging modalities, KnoBo outperforms fine-tuned models on confounded datasets by 32.4% on average. Finally, evaluations reveal that PubMed is a promising resource for making medical models less sensitive to domain shift, outperforming other resources on both diversity of information and final prediction performance.
• Abstract（参考訳）: ディープ・ネットワークは、自然画像の解析において幅広い成功を収めてきたが、医学的なスキャンに適用すると、例外なく失敗することが多い。 胸部X線や皮膚病変画像の文脈において、異なる病院から採取したデータや、性別、人種などの人口統計学的変数によって構築されたデータなど、ドメインシフトに対するモデル感度に焦点をあてる。 私たちが経験的に示した重要な発見は、既存の視覚バックボーンは、これらの設定における信頼性の高い一般化のために、アーキテクチャから適切な事前を欠いていることである。 医学教育からインスピレーションを得て,自然言語で伝達される明示的な医学知識を基盤としたディープネットワークを提案する。 この目的のために我々は、医学教科書やPubMedで見られる臨床的に関連性のある要因による推論を制約する知識優先を組み込んだ概念ボトルネックモデルであるKnoBo(Knowledge-enhanced Bottlenecks)を導入する。 KnoBoは、検索拡張言語モデルを使用して、概念を認識するための自動トレーニング手順と組み合わせた適切な概念空間を設計する。 知識と認識アーキテクチャの異なるリソースを、20のデータセットにわたる幅広いドメインシフトに基づいて評価する。 2つの画像モダリティによる包括的な評価では、KnoBoは、統合データセット上の微調整されたモデルを平均32.4%上回っている。 最後に、PubMedはドメインシフトに敏感な医療モデルを実現するための有望なリソースであり、情報の多様性と最終的な予測性能の両方において、他のリソースよりも優れています。

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