Few Shot Learning for Medical Imaging: A Comparative Analysis of Methodologies and Formal Mathematical Framework

要約

タイトル：医療画像のFew Shot Learning：手法の比較分析と形式的数学的枠組み

要約：

– 深層学習は、多くの機械学習タスクを処理する上で重要な文脈で、非構造化データから特徴を抽出することを可能にする画期的な手法である。
– しかし、医療業界でもこの躍進的なコンテキストが発展しているにもかかわらず、問題固有のトレーニングデータの不足は、医療業界での深層学習の容易な適用に大きな問題をもたらしている。
– このデータの制限を解決するために、研究者たちは「Few Shot Learning」と呼ばれる手法を開発し、少量のデータから特徴を抽出することで機械学習問題を解決することができるモデルを構築してきた。
– 医療業界では、いくつかの機密疾患に関しては利用可能なデータセットが不足していることがしばしばある。そのため、Few Shot Learningはこのようなデータの不足にとって有望な手法となっている。
– 本論文では、Few Shot Learningの背景と基本的な概要が示され、またFew Shot Learningの分類が記述されている。さらに、医療画像解析において適用される手法の比較が示されている。
– 最後に、医療画像のFew Shot Learningの実装における現在の進歩が説明され、医療画像分野におけるこの分野の将来の展望が述べられている。

要約(オリジナル)

Deep learning becomes an elevated context regarding disposing of many machine learning tasks and has shown a breakthrough upliftment to extract features from unstructured data. Though this flourishing context is developing in the medical image processing sector, scarcity of problem-dependent training data has become a larger issue in the way of easy application of deep learning in the medical sector. To unravel the confined data source, researchers have developed a model that can solve machine learning problems with fewer data called “Few shot learning’. Few hot learning algorithms determine to solve the data limitation problems by extracting the characteristics from a small dataset through classification and segmentation methods. In the medical sector, there is frequently a shortage of available datasets in respect of some confidential diseases. Therefore, Few shot learning gets the limelight in this data scarcity sector. In this chapter, the background and basic overview of a few shots of learning is represented. Henceforth, the classification of few-shot learning is described also. Even the paper shows a comparison of methodological approaches that are applied in medical image analysis over time. The current advancement in the implementation of few-shot learning concerning medical imaging is illustrated. The future scope of this domain in the medical imaging sector is further described.

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