論文の概要: Enhancing the Generalization Capability of Skin Lesion Classification Models with Active Domain Adaptation Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00702v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 06:53:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:45:45.622860
• Title: Enhancing the Generalization Capability of Skin Lesion Classification Models with Active Domain Adaptation Methods
• Title（参考訳）: アクティブドメイン適応法による皮膚病変分類モデルの一般化能力向上
• Authors: Jun Ye,
• Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)、教師なしドメイン適応(UDA)、アクティブドメイン適応(ADA)を組み合わせた皮膚病変分類モデルの一般化能力向上手法を提案する。 このアプローチの主なステップは、自然言語データセット上のSSL事前トレーニングモデルの選択、すべての利用可能な皮膚病変データセットに対するSSL再トレーニング、ラベル付きソースドメインデータ上のモデルの微調整、そして最後にADAメソッドの実装である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7221810454281895
• License:
• Abstract: We propose a method to improve the generalization ability of skin lesion classification models by combining self-supervised learning (SSL), unsupervised domain adaptation (UDA), and active domain adaptation (ADA). The main steps of the approach include selection of a SSL pretrained model on natural image datasets, subsequent SSL retraining on all available skin lesion datasets, finetuning of the model on source domain data with labels, application of UDA methods on target domain data, and lastly, implementation of ADA methods. The efficacy of the proposed approach is assessed across ten skin lesion datasets of domains, demonstrating its potential for enhancing the performance of skin lesion classification models. This approach holds promise for facilitating the widespread adoption of medical imaging models in clinical settings, thereby amplifying their impact.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自己教師付き学習(SSL),教師なしドメイン適応(UDA),アクティブドメイン適応(ADA)を組み合わせることで,皮膚病変分類モデルの一般化能力を向上させる手法を提案する。 このアプローチの主なステップは、自然言語データセット上のSSL事前トレーニングモデルの選択、すべての利用可能な皮膚病変データセットに対するSSL再トレーニング、ラベル付きソースドメインデータのモデルの微調整、ターゲットドメインデータへのUDAメソッドの適用、そして最後にADAメソッドの実装である。 提案手法の有効性を10領域の皮膚病変データセットで評価し,皮膚病変分類モデルの性能向上の可能性を示した。 このアプローチは、臨床環境での医療画像モデルの普及を促進することを約束し、その結果、その影響を増幅する。

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