論文の概要: Understanding differences in applying DETR to natural and medical images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17677v1
• Date: Mon, 27 May 2024 22:06:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 23:01:26.836965
• Title: Understanding differences in applying DETR to natural and medical images
• Title（参考訳）: 自然・医用画像へのDETR適用の差異の理解
• Authors: Yanqi Xu, Yiqiu Shen, Carlos Fernandez-Granda, Laura Heacock, Krzysztof J. Geras,
• Abstract要約: トランスフォーマーベースの検出器は、自然画像を用いたコンピュータビジョンタスクで成功している。 医用画像データには、非常に大きな画像サイズ、興味の少ない領域の小さい領域、微妙な違いによってのみ区別できるオブジェクトクラスなど、固有の課題がある。 本研究は, 検診用マンモグラフィーデータセットに適用した場合に, これらのトランスフォーマーに基づく設計選択の適用性を評価するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.200340490559338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer-based detectors have shown success in computer vision tasks with natural images. These models, exemplified by the Deformable DETR, are optimized through complex engineering strategies tailored to the typical characteristics of natural scenes. However, medical imaging data presents unique challenges such as extremely large image sizes, fewer and smaller regions of interest, and object classes which can be differentiated only through subtle differences. This study evaluates the applicability of these transformer-based design choices when applied to a screening mammography dataset that represents these distinct medical imaging data characteristics. Our analysis reveals that common design choices from the natural image domain, such as complex encoder architectures, multi-scale feature fusion, query initialization, and iterative bounding box refinement, do not improve and sometimes even impair object detection performance in medical imaging. In contrast, simpler and shallower architectures often achieve equal or superior results. This finding suggests that the adaptation of transformer models for medical imaging data requires a reevaluation of standard practices, potentially leading to more efficient and specialized frameworks for medical diagnosis.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの検出器は、自然画像を用いたコンピュータビジョンタスクで成功している。 これらのモデルはDeformable DETRによって実証され、自然界の典型的な特徴に合わせた複雑なエンジニアリング戦略によって最適化されている。 しかし、医用画像データには、非常に大きな画像サイズ、関心の少ない領域、微妙な違いによってしか区別できないオブジェクトクラスなど、ユニークな課題がある。 本研究は,これらの異なる医用画像データ特性を表す検診用マンモグラフィーデータセットに適用した場合,これらのトランスフォーマーに基づく設計選択の適用性を評価するものである。 解析の結果,複雑なエンコーダアーキテクチャ,マルチスケール機能融合,クエリ初期化,反復的バウンディングボックスリファインメントといった,自然な画像領域からの一般的な設計選択は,医用画像における物体検出性能を損なうものではないことがわかった。 対照的に、よりシンプルで浅いアーキテクチャは、しばしば同等または優れた結果を得る。 この発見は、医療画像データに対するトランスフォーマーモデルの適応には、標準的なプラクティスの再評価が必要であることを示唆し、医療診断のためのより効率的で専門的なフレームワークを生み出す可能性があることを示唆している。

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