EDMAE: An Efficient Decoupled Masked Autoencoder for Standard View Identification in Pediatric Echocardiography

要約

教師なし (または自己教師あり) メソッドである小児心エコー検査における標準ビュー認識のための効率的な分離マスク オートエンコーダー (EDMAE) を提案します。
新しいプロキシ タスクを構築することにより、EDMAE は大規模なラベル付けされていない小児心臓超音波データセットで事前トレーニングされ、標準平面認識の下流タスクで優れたパフォーマンスを達成します。
EDMAE は、純粋な畳み込み演算を使用することでトレーニング効率を向上させ、エンコーダーとデコーダーを分離することで、エンコーダーにより多くの高品質のセマンティック情報を抽出させます。
広範な実験により、提案された方法の有効性が実証されています。

要約(オリジナル)

We propose an efficient decoupled mask autoencoder (EDMAE) for standard view recognition in Pediatric Echocardiography, which is an unsupervised (or self-supervised) method. By building a novel proxy task, EDMAE is pretrained on a large-scale unlabeled pediatric cardiac ultrasound dataset to achieve excellent performance in downstream tasks of standard plane recognition. EDMAE improves training efficiency by using pure convolutional operations, and forces the encoder to extract more and higher quality semantic information by decoupling the encoder and decoder. Extensive experiments have demonstrated the effectiveness of the proposed method.

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