CVPRMar, 2022

迁移学习在医学图像中的工作原理：特征复用及其它因素

PDF
TL;DR通过对几个医学图像基准数据集的一系列实验，我们探讨了迁移学习、数据大小、模型能力和归纳偏差以及源域与目标域之间的距离之间的关系，并发现特征重用在其中扮演着重要的角色。
transfer learningmedical imagingimagenetdata sizefeature reuse
发现论文，激发创造
  • 医学影像迁移学习解析

    本文探讨了用自然图像数据集（ImageNet）通过标准大型模型和预训练权重进行迁移学习在深度学习医学成像应用中的方法。然而，此方法在自然图像分类和目标医学任务之间存在根本差异，并且人们对迁移效果的了解甚少。该研究表明，在两项大规模医学成像任务的性能评估中，迁移学习对性能的提升有限，而简单轻量级模型可以与 ImageNet 架构相当。此外，还探讨了迁移的权重尺度的独立特性，并阐述了对更高效的模型探索的意义。

    Feb, 2019

  • 医学图像的大规模监督迁移学习

    通过研究 Kolesnikov 等人介绍的大规模预训练网络在胸部放射学、乳腺 X 线检查和皮肤科中的转移表现以及其在医学领域中的重要特性，我们发现，将自然图像转移到医学图像中是非常有效的，但只有在足够大的规模下才能实现。

    Jan, 2021

  • 深度迁移学习在医学影像中的机制

    本研究系统研究了将在 ImageNet 数据上训练的卷积神经网络 (CNN) 在超声图像肾脏检测问题上进行转移学习的过程，并表明通过转移学习可以获得更好的性能。

    Apr, 2017

  • 基于目标的迁移学习改善小型医学物理数据集的性能

    本研究评估比较不同的训练神经网络技术，提出为小型数据集提高模型准确度的方法，并发现迁移学习对于重复利用以前学习的特征有重要作用，特别是在医学图像应用中。

    Dec, 2019

  • 迁移学习中在转移什么？

    通过对块状图像的转换，本文分析了迁移学习的不同作用，提供了新的工具和分析方法，并阐述了模型在相同损失空间下的相似之处。

    Aug, 2020

  • 如何以迁移学习方式进行迁移

    本文探讨了深度学习中的迁移学习的效果与代价，结果提供了关于使用迁移学习的指南。

    Nov, 2022

  • 跨多样化外观领域和任务类型的迁移学习影响因素

    本文通过对多种不同的图像领域和任务类型进行超过 2000 个转移学习实验，并系统地分析其对转移学习性能的影响，得出了以下几点结论：（1）对于大多数任务，存在一种源任务显著优于 ILSVRC'12 预训练；（2）图像领域是实现积极转移的最重要因素；（3）源数据集应包括目标数据集的图像领域以获得最佳结果；（4）同时，当源任务的图像领域比目标任务的图像领域范围更广时，我们观察到的负面影响很小；（5）跨任务类型的转移可能会有益，但其成功与源任务和目标任务类型密切相关。

    Mar, 2021

  • 从稀疏标注的 3D 医学图像数据集进行迁移学习

    本研究探索了使用迁移学习来提高医学影像中深度卷积神经网络对器官分割的性能，研究结果表明迁移学习可改善标注的效率和提高准确的器官分割，在医学影像领域具有潜在应用价值。

    Nov, 2023

  • 医学图像分析的迁移学习系统基准测试分析

    通过对比自然图像与医学图像，本论文通过大规模评估了不同图像预训练模型在医学图像分析领域的可迁移性，提出了将自然图像模型迁移到医学图像中的实用方法，并发现新的关键性能：针对医学分割任务 fine-grained 数据预训练模型具有独特的局部特征表示，自我监督的 ImageNet 模型比有监督的 ImageNet 更有效地学习整体特征，连续预训练可以缩小自然图像与医学图像领域之间的跨度，有望引导深度学习在医学图像领域的未来研究。

    Aug, 2021

  • 跨领域边界探索迁移学习的实用性：为什么我的医学 AI 要查看鸟类图片？

    研究表明，在医疗和自然图像领域中使用自监督的数据预训练可以比在 ImageNet 上表现更好，其可取得可比或更好的效果并展示了基于领域边界的广义间隙和特定领域中学到的特征。

    Jun, 2023