堅牢性とデータ性 - 深センコーストワイズソリューションズ株式会社

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医療業務用の機械学習モデルは、臨床専門家のパフォーマンスに匹敵するか、それを超える可能性があります。ただし、トレーニングデータセットの設定とは異なる設定では、モデルのパフォーマンスが大幅に低下する可能性があります。今回我々は、このような「分布外」パフォーマンス問題を軽減し、モデルの堅牢性とトレーニング効率を向上させる、医療画像処理タスクに適用される機械学習モデルの表現学習戦略を報告します。私たちが REMEDIS (自己教師付き堅牢で効率的な医用画像処理) と名付けたこの戦略は、自然画像に対する大規模な教師あり転移学習と、医療画像に対する中間のコントラスト自己教師あり学習を組み合わせたもので、タスク固有のカスタマイズは最小限で済みます。私たちは、6 つのイメージングドメインと 15 のテストデータセットをカバーするさまざまな画像診断タスクにおける REMEDIS の有用性を、3 つの現実的な分布外シナリオをシミュレートすることによって示します。 REMEDIS は、強力な教師ありベースラインモデルと比較して、配布内の診断精度を最大 11.5% 向上させました。また、配布外の設定では、利用可能なすべてのデータを使用して再トレーニングされた教師ありモデルのパフォーマンスと一致するために、再トレーニングに必要なデータはわずか 1 ～ 33% でした。 REMEDIS は、医療画像用の機械学習モデルの開発ライフサイクルを加速する可能性があります。

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Northwestern Medicine と Apollo Hospitals のデータセットは、現在の研究のためにライセンスに基づいて使用されており、一般には公開されていません。 Optimam データベースへのアクセス申請は、この Web フォームを使用して行うことができます。この研究で使用された匿名化された遠隔皮膚科学データは、データ共有契約の制限により公開されていません。 DME 分類に使用されるラベルなしのデータセットは、EyePACS Inc. の匿名化データです。興味のある研究者は、[email protected] に連絡して EyePACSdata へのアクセスについて問い合わせ、研究開発局に連絡して VA データへのアクセスについて問い合わせてください。 ID および OOD DME 分類タスク用の注釈付きデータの残りは、タイのラジャヴィティ病院とライオンズアイ研究所で収集されたものであり、データ共有契約の制限により公開されていません。 MIMIC-CXR、CheXpert、ChestX-ray 14 など、胸部 X 線状態分類の評価と事前トレーニングに使用されるデータは公開されています。 ID の微調整と転移検出の評価に使用されるデータは、CAMELYON チャレンジ Web サイトで公開されています。病理に基づく転移検出タスクと生存予測タスクの両方の事前トレーニングに使用される TCGA データは、NIH の Web サイトから入手できます。病理学タスクで使用される残りのデータは、データ共有契約の制限により公開されていません。さらに、ベースライン教師ありモデルの事前学習に使用される ImageNet-1K (ILSVRC-2012)68 と BiT-M モデルの事前学習に使用される ImageNet-21K は、ImageNet Web サイトから公開されています。 JFT-300M54 データセットでトレーニングされた BiT-L モデルは、データ共有契約の制限により一般公開されていません。

作業のいくつかの主要コンポーネントは、T ライブラリなどのオープンソースリポジトリで入手できます。自己教師あり事前トレーニングに使用されるコードベースと事前トレーニングされた重みは、S で入手できます。BiT モデルのコードベースと事前トレーニングされた重みは、B で入手できます。すべての実験と実装の詳細は、方法と補足情報で十分に詳細に説明されています。非独自ライブラリを使用したレプリケーション。 ResNet-RS との比較に使用したコードベースは R に基づいていました。REMEDIS を通じて生成された多くのチェックポイントとモデルは、研究者が P 経由で簡単にアクセスできます。さらに、GitHub 上の Foundation Medical ML リポジトリは、次のようなコードへのアクセスを提供します。 REMEDIS ベースのモデルのトレーニングに使用されます。

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このプロジェクトは、Google Brain と Google Health AI チームとの間の大規模なコラボレーションでした。 Z. Ghahramani 氏の貴重なフィードバックとプロジェクト全体にわたる継続的なサポートに感謝します。 M. Raghu、J. Krause、D. Eck、M. Howell には、作品の品質を向上させるための貴重なフィードバックをいただきました。 J. ウシュコーライト、J. ディートン、V. ゴッドボール、M. シーニエク、S. プラバカラ、D. ゴールデン、D. シュタイナー、X. ザイ、A. ジュルジュ、T. ドゥエリッグ、C. セムトゥルス、P. ブイ、J.ハートフォード、S. ジャンセン、S. シェティ、T. スピッツ、D. トラン、J. ルオ、O. ウィクロフスカ、A. ウォードがこのプロジェクトを通じて支援してくれました。この国際プロジェクトへの複数の貢献者: タイのラジャヴィティ病院、西オーストラリア州のライオンズアイ研究所とダーバール・エリガン・ヘルス・サービス、スタンフォード医学・画像人工知能センター、MIT 計算生理学および PhysioNet 研究所、NIH 臨床センター。この研究をサポートする DermPath AI、Apollo Hospitals、EyePACS の協力者。この研究を支援してくれたノースウェスタン医学の協力者とエテマディ研究グループのメンバー全員。

この出版物で使用されている画像とデータは、Cancer Research UK の資金提供を受けて作成された Optimam データベースから取得したものです。網膜画像データセットの一部は、インドのチェンナイにある Sankara Nethralaya によって研究のために提供されました。この論文に含まれる結果は、NCI と NHGRI が管理する The Cancer Genome Atlas (TCGA) によって生成されたデータの全体または一部に基づいています。 TCGA に関する情報は、NIH の Web サイトでご覧いただけます。この研究では、アーカイブされ匿名化された病理学スライド、臨床病理学的変数、病理学研究所とグラーツ医科大学バイオバンクからの結果も使用されました。この研究では、CAMELYON チャレンジの病理学スライドも使用されました。

Shekoofeh Azizi、Laura Culp、Jan Freyberg の著者も同様に貢献しました。

Google Research、マウンテンビュー、カリフォルニア州、米国

シェコーフェ・アジジ、ローラ・カルプ、ヤン・フライバーグ、バジル・ムスタファ、セバスチャン・バウア、サイモン・コーンブリス、ティン・チェン、パトリシア・ストラカン、S・サラ・マハダヴィ、エラリー・ウルチン、ボリス・バベンコ、ミーガン・ウォーカー、アーロン・ロー、ポーシュアン・キャメロン・チェン、ユアン・リウ、ピナル・バビシ、スコット・メイヤー・マッキニー、ジム・ウィンケンズ、アビジット・グハ・ロイ、ザック・ビーバー、ジャスティン・クローグ、ウメッシュ・テラン、ユン・リウ、リリー・ペン、グレッグ・S・コラード、デール・R・ウェブスター、デヴィッド・フリート、ジェフリー・ヒントン、ニール・ホールズビー、アラン・カーティケサリンガム、モハマド・ノルージ＆ヴィヴェク・ナタラジャン

ディープマインド、ロンドン、イギリス

ネナド・トマセフ & ジョバナ・ミトロヴィッチ

ジョージア工科大学コンピューターサイエンス、米国ジョージア州アトランタ

フィオナ・ライアン

ノースウェスタン大学医学部/工学部、シカゴ、イリノイ州、米国

モジヤル・エテマディ

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SA、JF、LC、VN、NH、AK、MN、SK、TC、NT、JM、BM、PS、SSM、FR、EW、P.-HCC、GH が作品の構想とデザインに貢献しました。 SA、LC、JF、VN、AK、BB、PB、EW、P.-HCC、Yuan Liu、Yun Liu、SMM、AL、JW、MW、ZB、AGR、DRW、LP、GSC、UT、JK が貢献しました。データ収集。 SA、LC、JF、SB、BM、VN が作品の評価に大きく貢献しました。 SA、LC、JF、VN、NH、AK、MN、SB、SK、TC、BB、DRW、DF、GSC、ME がデータの分析と解釈に貢献しました。 SA、LC、JF、VN、NH、AK、MN、SK、EW、PS、SSM、ME がこの論文の起草と改訂に貢献しました。 NH、AK、MN、VN は共同顧問として等しく貢献した。

Shekoofeh Azizi、Alan Karthikesalingam、または Vivek Natarajan への通信。

この研究は、Google LLC および/またはその子会社 (「Google」) から資金提供を受けました。 JF、LC、SA、VN、NH、AK、MN、BM、SB、PS、SSM、SK、TC、NT、JM、BB、PB、EW、P.-HCC、Yuan Liu、Yun Liu、SM、AL 、JW、MW、ZB、AGR、UT、DRW、DF、LP、GSC、JK、GH は Google の従業員であり、標準報酬パッケージの一部として株式を所有する場合があります。 ME は、共同研究を支援するために Google から資金提供を受けました。

Nature Biomedical Engineering は、この研究の査読に貢献してくれた Pranav Rajpurkar と他の匿名の査読者に感謝します。

発行者注記 Springer Nature は、発行された地図および所属機関の管轄権の主張に関して中立を保っています。

合成シフトの深刻度が増すと、REMEDIS と教師付きベースラインの両方のパフォーマンスが低下することが観察されます。ただし、REMEDIS の低下はより緩やかです。

モデルの開発と評価には、ラベルなしとラベル付き (ID と OOD の両方) のさまざまな段階が使用されます。

ID と OOD データ間の差異は、視覚的に微妙な場合もあれば、顕著な場合もあります。この変化には、コントラスト、鮮明さ、色合いの変化、X 線センサー構造の非線形効果の違い、またはズームレベルの違いが含まれます (ただし、これらに限定されません)。分布の変化の根本的な原因は、テクノロジーの変化、人口動態の変化、または行動の変化に関連している可能性があります45。

補足の結果、考察、図、表および参考文献。

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転載と許可

Azizi、S.、Culp、L.、Freyberg、J. 他。画像診断用の自己教師あり機械学習の堅牢かつデータ効率の高い一般化。ナット。バイオメッド。工学 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s41551-023-01049-7

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受信日: 2022 年 7 月 22 日

受理日: 2023 年 5 月 2 日

公開日: 2023 年 6 月 8 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s41551-023-01049-7

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