論文の概要: Unmasking unlearnable models: a classification challenge for biomedical images without visible cues
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19773v1
- Date: Mon, 29 Jul 2024 08:12:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 14:45:43.878989
- Title: Unmasking unlearnable models: a classification challenge for biomedical images without visible cues
- Title（参考訳）: 未学習モデル--可視的手がかりのないバイオメディカル画像の分類問題
- Authors: Shivam Kumar, Samrat Chatterjee,
- Abstract要約: 我々は総合的な探索を通じてMGMT状態予測の複雑さを解明する。
我々の発見は、現在のモデルは学習不可能であり、現実世界のアプリケーションを調べるために新しいアーキテクチャを必要とする可能性があることを強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Predicting traits from images lacking visual cues is challenging, as algorithms are designed to capture visually correlated ground truth. This problem is critical in biomedical sciences, and their solution can improve the efficacy of non-invasive methods. For example, a recent challenge of predicting MGMT methylation status from MRI images is critical for treatment decisions of glioma patients. Using less robust models poses a significant risk in these critical scenarios and underscores the urgency of addressing this issue. Despite numerous efforts, contemporary models exhibit suboptimal performance, and underlying reasons for this limitation remain elusive. In this study, we demystify the complexity of MGMT status prediction through a comprehensive exploration by performing benchmarks of existing models adjoining transfer learning. Their architectures were further dissected by observing gradient flow across layers. Additionally, a feature selection strategy was applied to improve model interpretability. Our finding highlighted that current models are unlearnable and may require new architectures to explore applications in the real world. We believe our study will draw immediate attention and catalyse advancements in predictive modelling with non-visible cues.
- Abstract（参考訳）: 視覚的手がかりを欠いた画像の特徴を予測することは困難であり、アルゴリズムは視覚的に相関した地上の真実を捉えるように設計されている。
この問題はバイオメディカルサイエンスにおいて重要であり、そのソリューションは非侵襲的な方法の有効性を向上させることができる。
例えば、MRI画像からMGMTメチル化状態を予測するという最近の課題は、グリオーマ患者の治療決定に重要である。
よりロバストなモデルの使用は、これらの重要なシナリオにおいて重大なリスクをもたらし、この問題に対処する緊急性を強調します。
多くの努力にもかかわらず、現代モデルは最適以下の性能を示しており、この制限の根底にある理由はいまだ解明されていない。
本研究では,移動学習に付随する既存モデルのベンチマークを実行することで,MGMT状態予測の複雑さを包括的探索によって解明する。
それらの構造は層をまたいだ勾配流を観察することによってさらに分断された。
さらに、モデル解釈性を改善するために特徴選択戦略を適用した。
我々の発見は、現在のモデルは学習不可能であり、現実世界のアプリケーションを調べるために新しいアーキテクチャを必要とする可能性があることを強調した。
本研究は, 予測モデルと非可視的手法の即時的注意を惹きつけるとともに, 予測モデルの進歩を触媒するものであると考えている。
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