COVID-19 Detection with Pseudo Labels for Domain Adaptation

Core Concepts

Pseudo labels enhance COVID-19 detection accuracy through domain adaptation, addressing data scarcity challenges in healthcare crises.

Abstract

Standalone Note here

Abstract

Two-stage framework using pseudo labels for domain adaptation in COVID-19 detection from CT scans.
Model improves accuracy and adaptability across medical centers.

Introduction

Efficient diagnostic methods crucial for managing COVID-19 outbreak.
CT imaging valuable but interpretation challenging.

Methodology

Framework structured into two stages: training on annotated data and generating pseudo labels for non-annotated data.

Datasets

COV19-CT-DB database contains 7,756 3D chest CT scans.
Training set includes 239 annotated 3D CT scans.

Experiments

Data pre-processing involves resizing and intensity normalization of CT volumes.
Implementation details include the use of ResNest50 as backbones and Adam optimization algorithm.

Conclusion

Proposed framework enhances diagnostic capabilities by leveraging pseudo labels for domain adaptation.

References

Stats

COV19-CT-DBには、7,756の3D胸部CTスキャンが含まれています。
訓練セットには、239の注釈付き3D CTスキャンが含まれています。

Quotes

Key Insights Distilled From

Domain Adaptation Using Pseudo Labels for COVID-19 Detection

by Runtian Yuan... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11498.pdf

Deeper Inquiries

データ希少性を克服するための擬似ラベルの使用は、他の医療分野でも有効ですか？

この研究で提案された擬似ラベルを使用したドメイン適応フレームワークは、データが不足している状況で有用な手法として示されています。他の医療分野においても同様に、十分なアノテーション付きデータが得られない場合や異なるドメイン間で学習を行う必要がある場合に、擬似ラベルを活用した方法論は効果的であり得ます。特に新興の健康危機や希少性の問題が存在する場面では、このような手法は貴重な情報源として活用可能です。

このフレームワークを使用してCOVID-19以外の疾患を検出することは可能ですか？

提案された二段階フレームワークはCOVID-19診断向けに開発されましたが、同じ原則や手法を応用すればCOVID-19以外の疾患へも拡張可能です。例えば、CTスキャン画像から肺結節や腫瘍等他の異常所見や特徴的パターンを識別し診断する場合でも同じ枠組みが利用できる可能性があります。ただし、各種類ごとに適切なトレーニングデータセットと専門知識が必要です。

人工知能と医療画像解析の統合における透明性と公平性への取り組みは、将来的な医療診断にどのような影響を与えるでしょうか？

透明性と公平性へ対処するAI技術開発は将来的な医療診断システム全体に大きく影響します。透明性確保ではAIアルゴリズム内部動作理解・説明力向上し，臨床家・利害関係者信頼度高まり，意思決定支援改善．一方，公平性確保ではバイアス除去・多元文化配慮等倫理観点考量後，正確且つ公正評価基盤整備．これら取り組み共通目指す未来型AI技術普及促進及び社会貢 献増加．