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J-GLOBAL ID：202002244440343584   整理番号：20A0817428

医学診断のためのユニモーダル一様制約Wasserstein訓練【JST・京大機械翻訳】

Unimodal-Uniform Constrained Wasserstein Training for Medical Diagnosis

著者 (6件)： Liu Xiaofeng (Harvard) ,  Han Xu (Johns Hopkins University) ,  Qiao Yukai (Beijing University of Posts and Telecommunications) ,  Ge Yi (Carnegie Mellon University) ,  Li Site (Carnegie Mellon University) ,  Lu Jun (Beth Israel Deaconess Medical Center, Harvard Medical School)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCVW  ページ： 332-341  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医療診断タスクにおけるラベルは,通常,離散的で,連続的に配布される。例えば,糖尿病性網膜症診断(DR)は,5つの健康リスクレベルを含む:DR(0),軽度DR(1),中等度DR(2),重症DR(3)および増殖DR(4)。この標識システムは医療疾患に共通している。従来の方法は,通常,多値分類タスクを構築するか,出力ユニットにおけるいくつかの再パラメータ方式を提案する。本論文では,損失関数の観点からこのタスクを目標とした。より具体的には,Wasserstein距離を代替として利用し,その地上計量を事前定義することによりクラス間相関を明示的に組み込んだ。次に,線形,凸または凹形の増加関数として働く地上計量を,線におけるユークリッド距離を,最適化展望から調査した。一方,本論文では,単一モード均一混合分布を用いて,異常値と異常値雑音をモデル化する平滑化ターゲットラベルを構築することも提案した。一つのホット設定とは異なり,平滑化ラベルは,より挑戦的な特徴を持つWasserstein距離の計算を必要とする。一つのホットまたは平滑化したターゲットラベルを用いて,本論文では,実際の閉形式解を系統的に結論づけた。著者らは,いくつかの医療診断タスク(例えば,糖尿病性網膜症と超音波バーストデータセット)に関する著者らの方法を評価して,最先端の性能を達成した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 線形性 ,  出力装置 ,  *平滑化 ,  異常値 ,  損失関数 ,  凸形 ,  凹形 ,  単一モード ,  糖尿病性網膜症 ,  雑音 ,  超音波 ,  最適化
準シソーラス用語： 閉形式解 ,  Euclid距離 ,  健康リスク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 医学 ,  診断 ,  制約 ,  訓練