Abstract-Utbildning en djup konvolutional neurala nätverk (CNN) från grunden är svårt eftersom det kräver en stor mängd märkta träningsdata och en hel del expertis för att säkerställa korrekt konvergens. Ett lovande alternativ är att finjustera ett CNN som har förtränats med till exempel en stor uppsättning märkta naturliga bilder. De stora skillnaderna mellan naturliga och medicinska bilder kan dock avråda från sådan kunskapsöverföring. I detta dokument försöker vi besvara följande centrala fråga i samband med medicinsk bildanalys: Kan användningen av förträngda djupa CNN med tillräcklig finjustering eliminera behovet av att utbilda ett djupt CNN från grunden? För att ta itu med denna fråga övervägde vi 4 olika medicinska avbildningstillämpningar i 3 specialiteter (radiologi, kardiologi och gastroenterologi) som innefattar klassificering, detektion och segmentering från 3 olika avbildningsmetoder, och undersökte hur prestandan hos djupa CNNs tränade från grunden jämfört med de förtränade CNNs finjusterade på ett skiktmässigt sätt. Våra experiment har genomgående visat att (1) användningen av ett förtränat CNN med lämplig finjusteringsutformning eller, i värsta fall, utfört såväl som ett CNN utbildat från grunden; (2) finjusterade CNN:er var mer robusta än CNN:er utbildade från grunden; (3) varken ytlig inställning eller djup inställning var det optimala valet för en viss applikation; och (4) vårt lagermässigt finjusterande system kunde erbjuda ett praktiskt sätt att uppnå bästa möjliga prestanda för den applikation som finns tillgänglig baserat på mängden tillgängliga data.
Finjustera en förtränad modell från naturliga bilder visas vara användbart för medicinsk bildanalys, även om källan och måldomäner är mycket olika REF.
Convolutional Neural Networks for Medical Image Analysis: Full Training or Fine Tuning?
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging. 35(5):1299-1312 (2016)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}