論文の概要: Exploring the Effect of Dataset Diversity in Self-Supervised Learning for Surgical Computer Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17904v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 09:49:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 14:38:10.788582
• Title: Exploring the Effect of Dataset Diversity in Self-Supervised Learning for Surgical Computer Vision
• Title（参考訳）: 外科的コンピュータビジョンのための自己指導型学習におけるデータセットの多様性の影響を探る
• Authors: Tim J. M. Jaspers, Ronald L. P. D. de Jong, Yasmina Al Khalil, Tijn Zeelenberg, Carolus H. J. Kusters, Yiping Li, Romy C. van Jaarsveld, Franciscus H. A. Bakker, Jelle P. Ruurda, Willem M. Brinkman, Peter H. N. De With, Fons van der Sommen,
• Abstract要約: 外科的コンピュータビジョンの影響は、病理学や放射線学のような他の医学分野と比較しても限られている。 近年の自己教師型学習の進歩は優れた性能を示している。 本研究では,外科的コンピュータビジョンにおけるSSLにおけるデータセットの多様性の役割について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.782979506525853
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past decade, computer vision applications in minimally invasive surgery have rapidly increased. Despite this growth, the impact of surgical computer vision remains limited compared to other medical fields like pathology and radiology, primarily due to the scarcity of representative annotated data. Whereas transfer learning from large annotated datasets such as ImageNet has been conventionally the norm to achieve high-performing models, recent advancements in self-supervised learning (SSL) have demonstrated superior performance. In medical image analysis, in-domain SSL pretraining has already been shown to outperform ImageNet-based initialization. Although unlabeled data in the field of surgical computer vision is abundant, the diversity within this data is limited. This study investigates the role of dataset diversity in SSL for surgical computer vision, comparing procedure-specific datasets against a more heterogeneous general surgical dataset across three different downstream surgical applications. The obtained results show that using solely procedure-specific data can lead to substantial improvements of 13.8%, 9.5%, and 36.8% compared to ImageNet pretraining. However, extending this data with more heterogeneous surgical data further increases performance by an additional 5.0%, 5.2%, and 2.5%, suggesting that increasing diversity within SSL data is beneficial for model performance. The code and pretrained model weights are made publicly available at https://github.com/TimJaspers0801/SurgeNet.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間で、最小侵襲手術におけるコンピュータビジョンの応用は急速に増加している。 この成長にもかかわらず、外科的コンピュータビジョンの影響は、病理学や放射線学のような他の医学分野と比較しても限られている。 ImageNetのような大規模アノテートデータセットからの転送学習は、従来、高性能なモデルを実現するための標準であったが、近年の自己教師付き学習(SSL)の進歩は、優れたパフォーマンスを示している。 医用画像解析では、ドメイン内SSLプリトレーニングがImageNetベースの初期化よりも優れていることがすでに示されている。 手術用コンピュータビジョンの分野におけるラベルなしデータは豊富であるが、このデータ内の多様性は限られている。 本研究では,手術用コンピュータビジョンにおけるSSLにおけるデータセット多様性の役割について検討し,より異質な外科用データセットと比較した。 その結果、ImageNetの事前トレーニングと比較して、プロシージャ固有のデータのみを使用することで、13.8%、9.5%、36.8%の大幅な改善が達成された。 しかし、このデータをより異質な外科的データで拡張することで、さらなる5.0%、5.2%、および2.5%の性能が向上し、SSLデータ内での多様性の増大がモデルの性能に有益であることが示唆されている。 コードと事前訓練されたモデルウェイトはhttps://github.com/TimJaspers0801/SurgeNetで公開されている。

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