論文の概要: Efficient Data-Sketches and Fine-Tuning for Early Detection of Distributional Drift in Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08456v1
• Date: Thu, 15 Aug 2024 23:46:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-19 16:59:46.085557
• Title: Efficient Data-Sketches and Fine-Tuning for Early Detection of Distributional Drift in Medical Imaging
• Title（参考訳）: 医用画像における分布ドリフトの早期検出のための効率的なデータスケッチとファインチューニング
• Authors: Yusen Wu, Hao Chen, Alex Pissinou Makki, Phuong Nguyen, Yelena Yesha,
• Abstract要約: 本稿では,CT-Scan医療画像における分布のドリフトを検出するための,高精度かつ高感度なアプローチを提案する。 我々は,リアルタイムな異常検出のための頑健なライブラリモデルを開発し,画像の効率的な比較を可能にした。 乳がん画像から関連する特徴を抽出するために,視力変換器の事前訓練モデルを微調整した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1358645354733765
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distributional drift detection is important in medical applications as it helps ensure the accuracy and reliability of models by identifying changes in the underlying data distribution that could affect diagnostic or treatment decisions. However, current methods have limitations in detecting drift; for example, the inclusion of abnormal datasets can lead to unfair comparisons. This paper presents an accurate and sensitive approach to detect distributional drift in CT-scan medical images by leveraging data-sketching and fine-tuning techniques. We developed a robust baseline library model for real-time anomaly detection, allowing for efficient comparison of incoming images and identification of anomalies. Additionally, we fine-tuned a vision transformer pre-trained model to extract relevant features using breast cancer images as an example, significantly enhancing model accuracy to 99.11\%. Combining with data-sketches and fine-tuning, our feature extraction evaluation demonstrated that cosine similarity scores between similar datasets provide greater improvements, from around 50\% increased to 100\%. Finally, the sensitivity evaluation shows that our solutions are highly sensitive to even 1\% salt-and-pepper and speckle noise, and it is not sensitive to lighting noise (e.g., lighting conditions have no impact on data drift). The proposed methods offer a scalable and reliable solution for maintaining the accuracy of diagnostic models in dynamic clinical environments.
• Abstract（参考訳）: 分布ドリフト検出は、診断や治療決定に影響を与える可能性のある基礎となるデータ分布の変化を特定することによって、モデルの精度と信頼性を確保するため、医療応用において重要である。 しかし、現在の手法ではドリフトの検出に制限があり、例えば異常なデータセットを含むと不公平な比較につながる可能性がある。 本稿では,CTスキャンによる医用画像の分布ドリフトを高精度かつ高感度に検出する手法を提案する。 本研究では,リアルタイム異常検出のためのロバストなベースラインライブラリモデルを構築し,画像の効率的な比較と異常の同定を可能にした。 さらに、乳がん画像を用いて関連特徴を抽出するために、予め訓練した視覚トランスフォーマーモデルを微調整し、モデル精度を99.11\%まで大幅に向上させた。 データスケッチと微調整を組み合わせることで,類似したデータセット間のコサイン類似度スコアが約50倍から100倍に向上することを示した。 最後に, 感度評価の結果, 解法は1\%のソルト・アンド・ペッパーやスペックルノイズにも非常に敏感であり, 照明騒音にも敏感であることがわかった(例えば, 照明条件はデータドリフトに影響を与えない)。 提案手法は, 動的臨床環境における診断モデルの精度を維持するために, スケーラブルで信頼性の高いソリューションを提供する。

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