論文の概要: TSynD: Targeted Synthetic Data Generation for Enhanced Medical Image Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17473v1
- Date: Tue, 25 Jun 2024 11:38:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 14:32:18.413704
- Title: TSynD: Targeted Synthetic Data Generation for Enhanced Medical Image Classification
- Title（参考訳）: TSynD:医用画像分類のためのターゲット合成データ生成
- Authors: Joshua Niemeijer, Jan Ehrhardt, Hristina Uzunova, Heinz Handels,
- Abstract要約: この研究は、生成モデルを誘導し、高い不確実性でデータを合成することを目的としている。
最適化プロセスによりオートエンコーダの特徴空間を変更する。
我々は,複数の分類タスクに対するテスト時間データ拡張と敵攻撃に対する堅牢性を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.011037620731410175
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The usage of medical image data for the training of large-scale machine learning approaches is particularly challenging due to its scarce availability and the costly generation of data annotations, typically requiring the engagement of medical professionals. The rapid development of generative models allows towards tackling this problem by leveraging large amounts of realistic synthetically generated data for the training process. However, randomly choosing synthetic samples, might not be an optimal strategy. In this work, we investigate the targeted generation of synthetic training data, in order to improve the accuracy and robustness of image classification. Therefore, our approach aims to guide the generative model to synthesize data with high epistemic uncertainty, since large measures of epistemic uncertainty indicate underrepresented data points in the training set. During the image generation we feed images reconstructed by an auto encoder into the classifier and compute the mutual information over the class-probability distribution as a measure for uncertainty.We alter the feature space of the autoencoder through an optimization process with the objective of maximizing the classifier uncertainty on the decoded image. By training on such data we improve the performance and robustness against test time data augmentations and adversarial attacks on several classifications tasks.
- Abstract（参考訳）: 大規模な機械学習アプローチのトレーニングに医療画像データを使用することは、可用性の不足とコストのかかるデータアノテーションの生成により、特に困難である。
生成モデルの迅速な開発により、トレーニングプロセスに大量のリアルな合成データを活用することにより、この問題に取り組むことができる。
しかし、ランダムに合成サンプルを選択することは最適な戦略ではないかもしれない。
本研究では,画像分類の精度とロバスト性を改善するために,合成トレーニングデータのターゲット生成について検討する。
そこで本研究では, 認識不確実性の高いデータ生成モデルを指導し, 認識不確実性の高いデータ生成モデルを構築することを目的としている。
画像生成中に、自動エンコーダによって再構成された画像を分類器に供給し、不確実性の尺度としてクラス確率分布上の相互情報を計算し、デコードされた画像上の分類器の不確実性を最大化することを目的として、最適化プロセスを通じてオートエンコーダの特徴空間を変更する。
このようなデータに基づいてトレーニングすることで,複数の分類タスクに対するテスト時間データ強化と敵攻撃に対する性能と堅牢性を向上させることができる。
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