論文の概要: BayTTA: Uncertainty-aware medical image classification with optimized test-time augmentation using Bayesian model averaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17640v1
- Date: Tue, 25 Jun 2024 15:24:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 13:51:04.522054
- Title: BayTTA: Uncertainty-aware medical image classification with optimized test-time augmentation using Bayesian model averaging
- Title（参考訳）: BayTTA:ベイズモデル平均化を用いたテスト時間拡張による不確かさを意識した医用画像分類
- Authors: Zeinab Sherkatghanad, Moloud Abdar, Mohammadreza Bakhtyari, Vladimir Makarenkov,
- Abstract要約: 本稿では,Bayesian-based TTA (Bayesian-based TTA) と呼ばれる,TTAを最適化するための新しいフレームワークを提案する。
まず、TTAによって生成された入力データの様々なバリエーションに関連するモデルリストを生成する。
次に,BMAを用いて,それぞれの後部確率で重み付けされたモデル予測を組み合わせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9486915726758098
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Test-time augmentation (TTA) is a well-known technique employed during the testing phase of computer vision tasks. It involves aggregating multiple augmented versions of input data. Combining predictions using a simple average formulation is a common and straightforward approach after performing TTA. This paper introduces a novel framework for optimizing TTA, called BayTTA (Bayesian-based TTA), which is based on Bayesian Model Averaging (BMA). First, we generate a model list associated with different variations of the input data created through TTA. Then, we use BMA to combine model predictions weighted by their respective posterior probabilities. Such an approach allows one to take into account model uncertainty, and thus to enhance the predictive performance of the related machine learning or deep learning model. We evaluate the performance of BayTTA on various public data, including three medical image datasets comprising skin cancer, breast cancer, and chest X-ray images and two well-known gene editing datasets, CRISPOR and GUIDE-seq. Our experimental results indicate that BayTTA can be effectively integrated into state-of-the-art deep learning models used in medical image analysis as well as into some popular pre-trained CNN models such as VGG-16, MobileNetV2, DenseNet201, ResNet152V2, and InceptionRes-NetV2, leading to the enhancement in their accuracy and robustness performance.
- Abstract（参考訳）: TTA(Test-time Augmentation)は、コンピュータビジョンタスクのテストフェーズでよく使われるテクニックである。
入力データの複数の拡張バージョンを集約する。
単純な平均定式化を用いた予測の組み合わせは、TTAの実行後、一般的で簡単なアプローチである。
本稿では,ベイズモデル平均化(BMA)に基づく,ベイズベースTTA(Bayesian-based TTA)と呼ばれる,TTAを最適化するための新しいフレームワークを提案する。
まず、TTAによって生成された入力データの様々なバリエーションに関連するモデルリストを生成する。
次に,BMAを用いて,それぞれの後部確率で重み付けされたモデル予測を組み合わせる。
このようなアプローチにより、モデルの不確実性を考慮して、関連する機械学習やディープラーニングモデルの予測性能を高めることができる。
皮膚癌,乳癌,胸部X線画像を含む3つの医用画像データセットと,CRISPORとGUIDE-seqの2つの有名な遺伝子編集データセットを含む,各種公開データを用いたBayTTAの性能評価を行った。
VGG-16, MobileNetV2, DenseNet201, ResNet152V2, InceptionRes-NetV2などのCNNモデルにBayTTAを組み込むことで, 精度と堅牢性の向上が期待できる。
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