แนวคิดหลัก
医用画像セグメンテーションにおけるショートカット学習の重要性と対策を示す。
บทคัดย่อ
ショートカット学習が医用画像セグメンテーションに及ぼす影響を探求し、対策を提案。
2つの異なるショートカットメカニズムを明らかにし、それぞれの実験結果を提示。
ショートカット学習が分類だけでなくセグメンテーションにも影響することを強調。
モデル構造やデータセット構築の選択がショートカット学習にどのように影響するか詳細に説明。
ショートカット学習への警告と将来的な課題への提言。
สถิติ
表1: 診断注釈付きテストセットとその注釈が除去されたクリーンなテストセットでモデルパフォーマンスの比較。平均Dice係数が報告されている。
表2: 動画中のアノテーションプロセス中におけるモデルパフォーマンス変動。平均Dice係数が示されている。
คำพูด
"Shortcut learning is a phenomenon where machine learning models prioritize learning simple, potentially misleading cues from data that do not generalize well beyond the training set."
"Addressing these shortcuts is crucial to ensure the creation of precise, robust, and dependable machine learning models that are trustworthy for clinical use."
"Shortcut learning is a risk beyond classification, with potential to affect also pixel-level tasks such as segmentation, detection, super-resolution, denoising, and artifact removal."