論文の概要: Self-supervised pre-training with diffusion model for few-shot landmark detection in x-ray images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18125v2
- Date: Tue, 29 Oct 2024 16:10:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 15:01:09.581690
- Title: Self-supervised pre-training with diffusion model for few-shot landmark detection in x-ray images
- Title（参考訳）: 拡散モデルを用いたX線画像における少数ショットランドマーク検出のための自己教師付き事前学習
- Authors: Roberto Di Via, Francesca Odone, Vito Paolo Pastore,
- Abstract要約: 本研究では,拡散確率モデル(DDPM)をランドマーク検出タスクに適用する新しい手法を提案する。
私たちの重要なイノベーションは、ランドマーク検出における自己教師付き事前トレーニングにDDPMを活用することです。
この方法は、最小限の注釈付きトレーニングデータで正確なランドマーク検出を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8793721044482612
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep neural networks have been extensively applied in the medical domain for various tasks, including image classification, segmentation, and landmark detection. However, their application is often hindered by data scarcity, both in terms of available annotations and images. This study introduces a novel application of denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) to the landmark detection task, specifically addressing the challenge of limited annotated data in x-ray imaging. Our key innovation lies in leveraging DDPMs for self-supervised pre-training in landmark detection, a previously unexplored approach in this domain. This method enables accurate landmark detection with minimal annotated training data (as few as 50 images), surpassing both ImageNet supervised pre-training and traditional self-supervised techniques across three popular x-ray benchmark datasets. To our knowledge, this work represents the first application of diffusion models for self-supervised learning in landmark detection, which may offer a valuable pre-training approach in few-shot regimes, for mitigating data scarcity.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、画像分類、セグメンテーション、ランドマーク検出など、さまざまなタスクのために医療領域に広く応用されている。
しかしながら、それらのアプリケーションは、利用可能なアノテーションとイメージの両方の観点から、データの不足によってしばしば妨げられます。
本研究では,拡散確率モデル(DDPM)をランドマーク検出タスクに適用する新しい手法を提案する。
私たちの重要なイノベーションは、DDPMをランドマーク検出における自己教師付き事前トレーニングに活用することにあります。
この方法では、最小限のアノテートトレーニングデータ(50イメージまで)で正確なランドマーク検出が可能で、ImageNetの教師付き事前トレーニングと、一般的な3つのX線ベンチマークデータセットにまたがる従来の自己教師付きテクニックの両方を超越している。
我々の知る限り、この研究はランドマーク検出における自己教師付き学習のための拡散モデルの最初の応用であり、データの不足を緩和するために、数ショットで価値ある事前学習アプローチを提供する可能性がある。
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