論文の概要: Residual Vision Transformer (ResViT) Based Self-Supervised Learning Model for Brain Tumor Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12874v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 21:42:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:12:48.384418
• Title: Residual Vision Transformer (ResViT) Based Self-Supervised Learning Model for Brain Tumor Classification
• Title（参考訳）: 残像変換器(ResViT)を用いた脳腫瘍分類のための自己監督学習モデル
• Authors: Meryem Altin Karagoz, O. Ufuk Nalbantoglu, Geoffrey C. Fox,
• Abstract要約: 自己教師付き学習モデルは、限られたデータセット問題に対するデータ効率と注目すべき解決策を提供する。 本稿では2段階の脳腫瘍分類のための生成型SSLモデルを提案する。 提案されたモデルが最も精度が高く、T1シークエンスでBraTsデータセットで90.56%、Figshareで98.53%、Kaggle脳腫瘍データセットで98.47%を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08192907805418585
• License:
• Abstract: Deep learning has proven very promising for interpreting MRI in brain tumor diagnosis. However, deep learning models suffer from a scarcity of brain MRI datasets for effective training. Self-supervised learning (SSL) models provide data-efficient and remarkable solutions to limited dataset problems. Therefore, this paper introduces a generative SSL model for brain tumor classification in two stages. The first stage is designed to pre-train a Residual Vision Transformer (ResViT) model for MRI synthesis as a pretext task. The second stage includes fine-tuning a ResViT-based classifier model as a downstream task. Accordingly, we aim to leverage local features via CNN and global features via ViT, employing a hybrid CNN-transformer architecture for ResViT in pretext and downstream tasks. Moreover, synthetic MRI images are utilized to balance the training set. The proposed model performs on public BraTs 2023, Figshare, and Kaggle datasets. Furthermore, we compare the proposed model with various deep learning models, including A-UNet, ResNet-9, pix2pix, pGAN for MRI synthesis, and ConvNeXtTiny, ResNet101, DenseNet12, Residual CNN, ViT for classification. According to the results, the proposed model pretraining on the MRI dataset is superior compared to the pretraining on the ImageNet dataset. Overall, the proposed model attains the highest accuracy, achieving 90.56% on the BraTs dataset with T1 sequence, 98.53% on the Figshare, and 98.47% on the Kaggle brain tumor datasets. As a result, the proposed model demonstrates a robust, effective, and successful approach to handling insufficient dataset challenges in MRI analysis by incorporating SSL, fine-tuning, data augmentation, and combining CNN and ViT.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、脳腫瘍の診断におけるMRIの解釈に非常に有望であることが証明されている。 しかし、ディープラーニングモデルは、効果的なトレーニングのための脳MRIデータセットの不足に悩まされている。 自己教師付き学習(SSL)モデルは、限られたデータセット問題に対するデータ効率と注目すべき解決策を提供する。 そこで本研究では2段階の脳腫瘍分類のための生成型SSLモデルを提案する。 第1段階は、MRI合成を前提タスクとして、Residual Vision Transformer(ResViT)モデルを事前訓練するように設計されている。 第2ステージでは、下流タスクとしてResViTベースの分類器モデルを微調整する。 そこで我々は,CNNによるローカル機能とViTによるグローバル機能を活用し,プレテキストおよびダウンストリームタスクにおけるResViTのためのハイブリッドCNNトランスフォーマアーキテクチャを活用することを目指している。 さらに、トレーニングセットのバランスをとるために合成MRI画像を利用する。 提案されたモデルは、パブリックなBraTs 2023、Figshare、Kaggleデータセットで実行される。 さらに,提案モデルとA-UNet, ResNet-9, pix2pix, pGAN, ConvNeXtTiny, ResNet101, DenseNet12, Residual CNN, ViTなどのディープラーニングモデルを比較した。 結果から,MRIデータセットの事前トレーニングは,ImageNetデータセットの事前トレーニングよりも優れていることがわかった。 全体として、提案されたモデルが最も精度が高く、T1シークエンスでBraTsデータセットで90.56%、Figshareで98.53%、Kaggle脳腫瘍データセットで98.47%を達成している。 その結果、提案モデルでは、SSL、微細チューニング、データ拡張、CNNとViTの組み合わせにより、MRI解析における不十分なデータセット問題に対処する、堅牢で効果的で成功したアプローチが示されている。

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