論文の概要: Unleashing the Potential of Open-set Noisy Samples Against Label Noise for Medical Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12293v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 05:54:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 20:35:42.137418
• Title: Unleashing the Potential of Open-set Noisy Samples Against Label Noise for Medical Image Classification
• Title（参考訳）: 医用画像分類におけるラベルノイズに対する開放型ノイズサンプルの可能性
• Authors: Zehui Liao, Shishuai Hu, Yong Xia,
• Abstract要約: クラス間の高い類似性は、開集合ノイズサンプルの同定を複雑にする。 一般的な手法では、ラベルノイズ軽減のためにオープンセットノイズサンプルのポテンシャルを最大限に活用することはできない。 本稿では,拡張ノイズ・ロバスト・コントラスト・オープンな特徴拡張フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.635705395956673
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The challenge of addressing mixed closed-set and open-set label noise in medical image classification remains largely unexplored. Unlike natural image classification where there is a common practice of segregation and separate processing of closed-set and open-set noisy samples from clean ones, medical image classification faces difficulties due to high inter-class similarity which complicates the identification of open-set noisy samples. Moreover, prevailing methods do not leverage the full potential of open-set noisy samples for label noise mitigation, often leading to their exclusion or application of uniform soft labels. To address these issues, we propose an Extended Noise-robust Contrastive and Open-set Feature Augmentation (ENCOFA) framework. ENCOFA includes the Extended Noise-robust Supervised Contrastive (ENSC) Loss, which aids in distinguishing features across classes. The ENSC loss regards open-set noisy samples as an extended class and mitigates label noise by weighting contrastive pairs with label reliability. Furthermore, we develop an Open-set Feature Augmentation (OSFeatAug) module that enriches the features of open-set samples, utilizing the model's extra capacity to prevent overfitting to noisy data. We conducted experiments on a synthetic noisy dataset and a real-world noisy dataset. Our results indicate the superiority of ENCOFA and the effectiveness of leveraging the open-set noisy samples to combat label noise.
• Abstract（参考訳）: 医用画像分類におけるクローズド・セットとオープン・セット・ラベルの混在に対処する課題はほとんど未解明のままである。 クローズドセットとオープンセットのノイズサンプルの分離と分離処理が一般的である自然画像分類とは異なり、医用画像分類は、オープンセットのノイズサンプルの識別を複雑にするクラス間類似度が高いために困難に直面している。 さらに、一般的な手法では、ラベルノイズ緩和のためにオープンセットノイズサンプルのポテンシャルを最大限に活用することができず、しばしばその排除や均一な軟質ラベルの適用につながる。 これらの問題に対処するために、拡張ノイズ・ロバスト・コントラスト・オープン・セット・フィーチャー・アジュメンテーション(ENCOFA)フレームワークを提案する。 ENCOFAには、クラス間の特徴の区別を支援する拡張ノイズローバスト・スーパーバイザード・コントラスト(ENSC)ロスが含まれている。 ENSCの損失は、オープンセットノイズサンプルを拡張クラスとみなし、ラベル信頼性のあるコントラストペアを重み付けすることでラベルノイズを緩和する。 さらに,オープンセット・フィーチャー・アジュメンテーション(OSFeatAug)モジュールを開発した。このモジュールは,オープンセット・サンプルの特徴を豊かにし,モデルの余剰容量を活用してノイズの多いデータへの過度な適合を防止する。 合成ノイズデータセットと実世界のノイズデータセットについて実験を行った。 その結果, ENCOFAの優位性と, ラベルノイズと闘うために, オープンセットノイズサンプルを有効利用できることが示唆された。

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