动态权重翻译转移学习失衡的医学图像分类
Chenglin Yu1,2, Hailong Pei3
1School of Electrtronic & Information Engineering and Communication Engineering, Guangzhou City University of Technology, Guangzhou 510800, China.
Entropy (Basel, Switzerland)
|May 24, 2024
概括
本研究介绍了动态权重翻译转移学习 (DTTL),以改善不平衡的医疗图像分类. DTTL有效地解决了领域转移和类不平衡,提高了诊断模型在临床环境中的性能.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 深度学习在医学图像诊断方面表现有前途.
- 现实世界的应用程序面临着诸如领域转移和阶级不平衡等挑战.
- 这些问题导致了有偏见的模型和对新数据集的无效性能.
研究的目的:
- 为不平衡的医学图像分类提出一种新的转移学习解决方案.
- 解决医疗图像诊断中的领域转移和阶级不平衡问题.
- 加强深度学习模型在临床医学中的实际应用.
主要方法:
- 动态权重翻译转移学习 (DTTL) 框架.
- 模块包括跨域区分能力适应 (CDA),动态域翻译 (DDT) 和平衡目标学习 (BTL).
- 使用信息和理论,合成数据生成和基于信心的选择.
主要成果:
- DTTL显著提高了不平衡的医疗图像分类性能.
- 该方法有效地缓解了域移动和阶级不平衡问题.
- 与现有的最先进的方法相比,在广泛的实验中获得了更高的性能.
结论:
- DTTL为实际的医学图像诊断提供了强大的解决方案.
- 在医学成像深度学习中创新了和信息理论的应用.
- 在具有挑战性的临床场景中显示出更好的诊断模型准确性和可靠性.


