論文の概要: MedMNIST-C: Comprehensive benchmark and improved classifier robustness by simulating realistic image corruptions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17536v2
- Date: Wed, 26 Jun 2024 09:52:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-27 12:30:50.205347
- Title: MedMNIST-C: Comprehensive benchmark and improved classifier robustness by simulating realistic image corruptions
- Title（参考訳）: MedMNIST-C: 画像の現実的破壊をシミュレートした総合的ベンチマークと分類器の堅牢性の改善
- Authors: Francesco Di Salvo, Sebastian Doerrich, Christian Ledig,
- Abstract要約: 神経ネットワークに基づくシステムの臨床実践への統合は、ドメインの一般化と堅牢性に関連する課題によって制限される。
我々は、12のデータセットと9つの画像モダリティをカバーするMedMNIST+コレクションに基づくベンチマークデータセットであるMedMNIST-Cを作成し、オープンソース化した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13108652488669734
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The integration of neural-network-based systems into clinical practice is limited by challenges related to domain generalization and robustness. The computer vision community established benchmarks such as ImageNet-C as a fundamental prerequisite to measure progress towards those challenges. Similar datasets are largely absent in the medical imaging community which lacks a comprehensive benchmark that spans across imaging modalities and applications. To address this gap, we create and open-source MedMNIST-C, a benchmark dataset based on the MedMNIST+ collection covering 12 datasets and 9 imaging modalities. We simulate task and modality-specific image corruptions of varying severity to comprehensively evaluate the robustness of established algorithms against real-world artifacts and distribution shifts. We further provide quantitative evidence that our simple-to-use artificial corruptions allow for highly performant, lightweight data augmentation to enhance model robustness. Unlike traditional, generic augmentation strategies, our approach leverages domain knowledge, exhibiting significantly higher robustness when compared to widely adopted methods. By introducing MedMNIST-C and open-sourcing the corresponding library allowing for targeted data augmentations, we contribute to the development of increasingly robust methods tailored to the challenges of medical imaging. The code is available at https://github.com/francescodisalvo05/medmnistc-api}{github.com/francescodisalvo05/medmnistc-api .
- Abstract（参考訳）: 神経ネットワークに基づくシステムの臨床実践への統合は、ドメインの一般化と堅牢性に関連する課題によって制限される。
コンピュータビジョンコミュニティは、これらの課題に対する進捗を測定するための基本的な前提条件として、ImageNet-Cのようなベンチマークを確立した。
同様のデータセットは、画像のモダリティや応用にまたがる包括的なベンチマークが欠如している医療画像コミュニティでは、ほとんど欠落している。
このギャップに対処するため、私たちはMedMNIST+コレクションに基づくベンチマークデータセットであるMedMNIST-Cをオープンソースとして公開した。
実世界の成果物や分布変化に対する確立されたアルゴリズムの頑健さを包括的に評価するため,タスクやモダリティに特有な画像の破損をシミュレートする。
さらに、簡単な人工汚職により、高性能で軽量なデータ拡張がモデルロバスト性を高めることができるという定量的証拠も提供します。
従来の汎用的な拡張戦略とは異なり、我々のアプローチはドメイン知識を活用し、広く採用されている手法と比較して、はるかに高い堅牢性を示す。
MedMNIST-Cを導入し,対象とするデータ拡張を可能にするライブラリをオープンソース化することにより,医用画像の課題に適したロバストな手法の開発に寄与する。
コードはhttps://github.com/francescodisalvo05/medmnistc-api}{github.com/francescodisalvo05/medmnistc-api で公開されている。
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