潰瘍性大腸炎重症度推定のためのクラス距離加重交差エントロピー損失【JST・京大機械翻訳】

Polat Gorkem; Ergenc Ilkay; Kani Haluk Tarik; Alahdab Yesim Ozen; Atug Ozlen; Temizel Alptekin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219921794670 整理番号：22P0287779

潰瘍性大腸炎重症度推定のためのクラス距離加重交差エントロピー損失【JST・京大機械翻訳】

Class Distance Weighted Cross-Entropy Loss for Ulcerative Colitis Severity Estimation

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年02月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

潰瘍性大腸炎の内視鏡活性を測定するのに使用されるスコアリングシステムでは,Mayo内視鏡スコアまたは潰瘍性大腸炎内視鏡インデックス重症度のような,疾患活動性の重症度とともにレベルが増加する。スコア間のそのような相対的ランキングは,それを順序回帰問題にする。一方,ほとんどの研究は,順序回帰問題に対して最適でない深い学習モデルを訓練するために,カテゴリー交差エントロピー損失関数を使用する。本研究では,クラスの次数を尊重する新しい損失関数,クラス距離加重クロスエントロピー(CDW-CE)を提案し,コストの計算におけるクラスの距離を考慮した。実験的評価は,CDW-CEで訓練されたモデルが,従来のカテゴリー交差エントロピーで訓練されたモデルおよび順序回帰問題のために設計された他の一般的に使用される損失関数より優れていることを示した。さらに,CDW-CE損失で訓練されたモデルのクラス活性化マップは,よりクラス識別的であり,それらはドメインエキスパートによってより合理的であることがわかった。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

消化器の診断

, , , , , ,

前のページに戻る