論文の概要: Mitigating Catastrophic Forgetting in the Incremental Learning of Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.20033v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 17:56:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.549949
• Title: Mitigating Catastrophic Forgetting in the Incremental Learning of Medical Images
• Title（参考訳）: 医用画像の漸進的学習におけるカタストロフィック・フォーミングの軽減
• Authors: Sara Yavari, Jacob Furst,
• Abstract要約: 本稿では,T2強調(T2w)MRI画像前立腺癌検出におけるディープラーニングモデルの精度と効率を高めるために,インクリメンタルラーニング(IL)アプローチを提案する。 我々は、MRI(PI-CAI)を用いた前立腺がん検出に焦点をあてた複数の保健所の人工知能と放射線学データを用いた。 我々は、過去のタスクから生成された画像を用いて、その後のタスクのためのモデルのトレーニングをガイドするために、知識蒸留(KD)を利用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes an Incremental Learning (IL) approach to enhance the accuracy and efficiency of deep learning models in analyzing T2-weighted (T2w) MRI medical images prostate cancer detection using the PI-CAI dataset. We used multiple health centers' artificial intelligence and radiology data, focused on different tasks that looked at prostate cancer detection using MRI (PI-CAI). We utilized Knowledge Distillation (KD), as it employs generated images from past tasks to guide the training of models for subsequent tasks. The approach yielded improved performance and faster convergence of the models. To demonstrate the versatility and robustness of our approach, we evaluated it on the PI-CAI dataset, a diverse set of medical imaging modalities including OCT and PathMNIST, and the benchmark continual learning dataset CIFAR-10. Our results indicate that KD can be a promising technique for IL in medical image analysis in which data is sourced from individual health centers and the storage of large datasets is not feasible. By using generated images from prior tasks, our method enables the model to retain and apply previously acquired knowledge without direct access to the original data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, PI-CAIデータセットを用いたT2強調(T2w)MRI画像前立腺癌検出におけるディープラーニングモデルの精度と効率を高めるために, インクリメンタルラーニング(IL)アプローチを提案する。 我々は、MRI(PI-CAI)を用いた前立腺がん検出の異なるタスクに焦点をあて、複数の保健所の人工知能と放射線学データを使用した。 我々は、過去のタスクから生成された画像を用いて、その後のタスクのためのモデルのトレーニングをガイドするために、知識蒸留(KD)を利用した。 このアプローチにより、性能が向上し、モデルの収束が早くなった。 提案手法の汎用性とロバスト性を実証するため,PI-CAIデータセット,OCTやPathMNISTを含む多種多様な医用画像モダリティ,ベンチマーク連続学習データセットCIFAR-10を用いて評価を行った。 以上の結果から,KDは医療画像解析において,個々の保健所からデータを抽出し,大規模データセットの保存が不可能な,有望な技術である可能性が示唆された。 従来のタスクから生成した画像を使用することで,本手法では,元のデータに直接アクセスすることなく,事前取得した知識を保持,適用することが可能となる。

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