論文の概要: Class Distance Weighted Cross Entropy Loss for Classification of Disease Severity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01246v2
• Date: Fri, 10 Jan 2025 13:02:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:24:52.470583
• Title: Class Distance Weighted Cross Entropy Loss for Classification of Disease Severity
• Title（参考訳）: 重症度分類のためのクラス距離重み付きクロスエントロピー損失
• Authors: Gorkem Polat, Ümit Mert Çağlar, Alptekin Temizel,
• Abstract要約: クラス距離重み付きクロスエントロピー(クラス距離重み付きクロスエントロピー、CDW-CE、Class Distance Weighted Cross-Entropy、CDW-CE)は、クラスが遠く離れている場合に、誤分類をより厳しく罰する損失関数である。 本研究は,CDW-CEが日常的な画像分類タスクの性能を継続的に向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7574609288882312
• License:
• Abstract: Assessing disease severity involving ordinal classes, where each class represents increasing levels of severity, benefit from loss functions that account for this ordinal structure. Traditional categorical loss functions, like Cross-Entropy (CE), often perform suboptimally in these scenarios. To address this, we propose a novel loss function, Class Distance Weighted Cross-Entropy (CDW-CE), which penalizes misclassifications more harshly when classes are farther apart. We evaluated CDW-CE on the Labeled Images for Ulcerative Colitis (LIMUC) dataset using various deep architectures. Its performance was compared against several categorical and ordinal loss functions. To analyze the quality of latent representations, we used t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) visualizations and quantified their clustering with the Silhouette Score. We also compared Class Activation Maps (CAM) generated by models trained with CDW-CE and CE loss, incorporating domain expert feedback to evaluate alignment with expert knowledge. Our results show that CDW-CE consistently improves performance in ordinal image classification tasks. It achieves higher Silhouette Scores, indicating better differentiation of class representations, and its CAM visualizations demonstrate a stronger focus on clinically significant regions, as confirmed by domain experts.
• Abstract（参考訳）: 各クラスが重篤度の増加を表わす順序クラスを含む病気の重症度を評価することは、この順序構造を考慮に入れた損失関数の恩恵を受ける。 クロスエントロピー(CE)のような伝統的なカテゴリー的損失関数は、これらのシナリオで亜最適に実行されることが多い。 これを解決するために,クラス距離重み付きクロスエントロピー (CDW-CE) という新しい損失関数を提案する。 潰瘍性大腸炎(LIMUC)に対するラベル付き画像を用いたCDW-CEの評価を行った。 その性能はいくつかのカテゴリーと順序の損失関数と比較された。 潜在表現の質を解析するために,t分散確率的隣接埋め込み(t-SNE)視覚化を用い,Silhouette Scoreを用いてクラスタリングを定量化した。 また,CDW-CEとCEの損失を訓練したモデルによって生成されたクラス活性化マップ(CAM)を比較し,専門知識との整合性を評価するためにドメイン専門家のフィードバックを取り入れた。 以上の結果から,CDW-CEは日常的な画像分類タスクの性能を一貫して向上させることがわかった。 より高度なシルエットスコアを達成し、クラス表現のより良い分化を示し、そのCAM視覚化は、ドメインの専門家が確認したように、臨床的に重要な領域に強く焦点を絞っている。

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