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

要約

ディープ ラーニングは、多くの機械学習タスクの処理に関する高度なコンテキストとなり、非構造化データから特徴を抽出する画期的な向上を示しています。
このような盛んな状況は医療画像処理分野で発展していますが、医療分野でディープラーニングを簡単に適用する上で、問題依存のトレーニングデータの不足がより大きな問題となっています。
限られたデータソースを解明するために、研究者らは「フューショット学習」と呼ばれる、より少ないデータで機械学習の問題を解決できるモデルを開発した。
分類およびセグメンテーション手法を通じて小さなデータセットから特徴を抽出することによって、データ制限の問題を解決することを決定するホット ラーニング アルゴリズムはほとんどありません。
医療分野では、一部の機密疾患に関して利用可能なデータセットが不足することがよくあります。
したがって、このデータ不足分野では、フューショット学習が脚光を浴びています。
この章では、いくつかの学習の背景と基本的な概要を説明します。
以降、少数ショット学習の分類についても説明します。
この論文でも、医療画像分析に適用される方法論的アプローチの経時的な比較が示されています。
医用画像に関する少数ショット学習の実装における現在の進歩を示します。
医用画像分野におけるこの領域の将来の範囲についてさらに説明します。

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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