网站防盗链设置,wordpress网站 800cdn,展示页网站怎么做排名,数字网站建设视网膜长尾数据 问题#xff1a;视网膜疾病分类#xff0c;解法#xff1a;深度学习模型问题#xff1a;数据复杂性处理#xff0c;解法#xff1a;多任务框架#xff08;同时处理多种疾病#xff09;和少量样本学习#xff08;提高对罕见疾病的识别#xff09;问题视网膜疾病分类解法深度学习模型问题数据复杂性处理解法多任务框架同时处理多种疾病和少量样本学习提高对罕见疾病的识别问题长尾分布处理解法重新采样平衡类别分布和重新加权从不平衡数据中的学习问题长尾分类中的转移学习解法从多数类别到少数类别的知识转移 总结 论文https://arxiv.org/pdf/2111.08913v1.pdf 如何有效地从长尾多标签的视网膜疾病数据集中学习特别是在处理罕见疾病时。
长尾分布意味着少数几种疾病的样本数量占据了数据集的大部分而大多数疾病的样本数量非常少。 此外还存在标签共现问题即一个样本可能包含多个疾病标签。 问题视网膜疾病分类解法深度学习模型
子问题长尾多标签分布下的学习难题。 子解法实例级类平衡采样策略和混合知识蒸馏法。为什么使用这种解法通过这种方法可以更好地从长尾分布中学习同时保证对所有类别的公平性和无偏见。
例子假设数据集中有1000个样本属于常见疾病如糖尿病视网膜病变但只有10个样本属于罕见疾病如视网膜色素变性。
传统训练方法可能会导致模型对常见疾病过度拟合而忽略罕见疾病。
通过实例级类平衡采样模型在训练过程中对每种疾病的样本都给予相同的重视从而提高对罕见疾病的识别能力。
混合知识蒸馏进一步加强了模型对不同疾病特征的学习通过整合多个模型的知识来提升整体性能。
子问题选择合适的网络结构和优化策略。 子解法使用预训练的 ResNet-50 作为主干网络并使用Adam进行优化。 为什么使用这种解法ResNet-50是一种广泛应用的深度学习架构特别适用于图像识别任务。
预训练权重可以帮助加速训练过程并提高性能。 问题数据复杂性处理解法多任务框架同时处理多种疾病和少量样本学习提高对罕见疾病的识别
复杂性是指多样性、非均衡分布的样本数量难以识别的疾病特征。
例子假设一个视网膜疾病的医学图像数据集包含多种疾病如糖尿病视网膜病变DR、青光眼、黄斑变性以及一些非常罕见的遗传性视网膜疾病如视网膜色素变性。
在这样的数据集中常见疾病如DR的样本数量可能相对较多而罕见疾病的样本数量则极少。
这种情况导致数据集呈现出明显的长尾分布特征即大多数样本属于少数几种疾病而大量其他疾病的样本非常稀少。
对于罕见疾病如视网膜色素变性由于样本数量有限模型在学习过程中可能无法充分学习到识别这些疾病的关键特征。
此外这些罕见疾病的临床表现可能与常见疾病大不相同导致识别难度增加。
因此模型可能在识别常见疾病方面表现出色但在识别罕见疾病方面表现不佳。 在处理数据前先看看数据情况 上图是训练集、验证集和测试集的样本数以及数据集中的类别数、不平衡比例ρ、标签基数L_Card和标签密度L_Den。
例如Retina-100K数据集有75,714个训练样本9,335个验证样本9,477个测试样本共53个类别不平衡比例是828.56标签基数是1.3439标签密度是0.0038。
子问题处理原始数据分布的不平衡性。 子解法评估不平衡比例ρ。为什么使用这种解法通过量化数据集中最常见类别和最不常见类别之间的数量差异不平衡比例可以更好地理解和应对数据不平衡问题。
假设一个视网膜疾病数据集中最常见的疾病类别有1000个样本而最不常见的疾病类别只有10个样本。
通过计算不平衡比例1000/10 100可以明确地了解数据集的不平衡程度并据此制定合适的策略来处理这种不平衡。
子问题标签共现问题。 子解法使用标签基数和标签密度作为度量指标。为什么使用这种解法这些度量指标帮助理解每个样本中标签的平均数量和标签在整个数据集中的分布情况从而解决标签共现问题。
如果一个样本可能同时包含多种视网膜疾病的标签例如糖尿病视网膜病变和黄斑变性那么通过计算标签基数和标签密度可以量化每个样本的标签数量和整个数据集中标签的分布情况。
例如一个图像可能同时标注了“糖尿病视网膜病变”和“视网膜血管瘤”。
在这种情况下
标签基数Label Cardinality 表示每个图像平均有多少个疾病标签。
例如如果我们有100个图像总共有200个疾病标签那么标签基数就是2这意味着每个图像平均有2个疾病标签。
标签密度Label Density 是标签基数相对于可能的最大标签数量的比例。
例如如果我们的数据集中可能的最大标签数量是10即每个图像最多可以有10个不同的疾病标签那么标签密度就是2/10 0.2。
通过计算这些指标我们可以更好地理解数据集中疾病标签的分布和复杂性。这有助于我们设计更有效的学习策略尤其是在需要处理多标签分类问题时。 【多任务】 层次信息预训练与实例重采样策略结合。
这也可以归类于多任务框架因为层次信息的预训练涉及对多个相关但不同的类别子类别和父类别进行学习。
假设我们的数据集包含多种视网膜疾病这些疾病可以按其性质和影响区域被分成不同的类别和子类别。 上图是疾病分类的层次结构。
例如AMD年龄相关性黄斑变性分为不同的子类别如drusen视网膜色素上皮下沉积物再进一步分为big drusen。
这种层次结构也展示了类别间的相似性例如small drusen、medium drusen和non-macular drusen被认为是相似的类别。
例如
大类别 血管性疾病、神经性疾病、黄斑区疾病。子类别 血管性疾病下的子类别可能包括糖尿病视网膜病变、视网膜静脉阻塞等。神经性疾病下的子类别可能包括青光眼、视神经炎等。黄斑区疾病下的子类别可能包括年龄相关性黄斑变性、黄斑裂孔等。
层次信息预训练意味着模型首先学习区分大类别如血管性疾病与神经性疾病然后在每个大类别内部进一步识别具体的子类别。
这种方法帮助模型构建一个更丰富的视网膜疾病知识框架从而提高对特定疾病的识别准确性。
为什么做一个分类构建一个更丰富的视网膜疾病知识框架就能提高对特定疾病的识别准确性?
假设我们有一个视网膜疾病识别系统初步只按单一层次进行分类即没有细分成多个子类别。
在这种设置下模型可能在区分某些相似疾病如不同类型的血管性疾病时表现不佳因为它没有学习到足够区分这些疾病的特定特征。
假设这种单一层次分类的准确率是70%。
现在假设我们将这个系统升级为一个层次化分类模型其中包括大类别如血管性疾病和子类别如糖尿病视网膜病变、视网膜静脉阻塞。
在这种设置下模型首先学习识别大类别的通用特征然后进一步学习区分每个大类别下的具体疾病。
这种层次化学习方法使模型能够更准确地识别具体的视网膜疾病因为它现在可以利用更详细的特征集来区分类似但不同的条件。
在这种层次化分类下准确率可能提高到85%。
子问题长尾多标签分类中的采样策略。 子解法实例级类平衡采样ICS技术。为什么使用这种解法在长尾分布的数据集中一些疾病类别的样本数量远多于其他类别。
传统的实例平衡采样和类平衡采样方法在多标签情境下效果不佳因为它们无法有效处理这种类别不平衡和标签共现的问题。
ICS技术通过对每个类别进行更精细的采样从而更平衡地表示数据集中的所有类别。
假设有一个数据集其中大部分样本都标注为常见的疾病A而罕见的疾病B的样本非常少。
使用ICS技术模型在训练时会更频繁地看到疾病B的样本从而减少对疾病A的过度拟合提高对疾病B的识别能力。
ICS技术旨在解决长尾分布数据集中的类别不平衡问题尤其是在多标签分类情境下。
这种技术的核心在于调整训练过程中各个类别的样本出现频率以确保罕见类别获得足够的注意力。
流程拆解 识别长尾分布 分析数据集中各类别样本的分布情况识别哪些类别是常见的大量样本哪些是罕见的少量样本。 采样策略调整 传统的实例平衡采样方法按照样本出现的频率来随机选择样本这导致高频类别过度表示低频类别则被忽略。类平衡采样尝试为每个类别分配相等的表示但在多标签场景中可能导致一些样本被过度采样尤其是那些包含多个标签的样本。ICS技术综合考虑了样本的类别分布和标签共现情况调整每个样本被选中的概率以确保所有类别都得到适当的表示。 实现细节 计算每个样本对每个类别的贡献度这通常是通过考虑样本中包含的每个标签的罕见程度来确定的。在训练过程中根据这些贡献度来调整样本的选择概率以便罕见类别的样本更有可能被选中。 训练调整 在模型训练期间根据ICS策略来选择样本这样可以保证即使是样本量较少的类别也能在模型训练中得到足够的表示。
假设我们有一个视网膜疾病数据集其中包含常见疾病A例如糖尿病视网膜病变的1000个样本和罕见疾病B例如黄斑裂孔的只有10个样本。
不使用ICS模型大多数时间只会看到疾病A的样本导致在识别疾病B时性能不佳。使用ICS模型在训练时会更平衡地看到两种疾病的样本。即使疾病B的样本数量少也会通过调整它们被选中的概率来保证它们在训练中得到足够的表示。结果是模型在识别疾病B时的准确性显著提高同时对疾病A的识别能力仍然保持高效。
同时实例重采样策略则关注于如何平衡各种疾病类别的样本分布。
假设我们的数据集中血管性疾病的样本非常多但黄斑区疾病的样本相对较少。
在这种情况下实例重采样策略会确保在训练过程中较少见的疾病如黄斑区疾病获得足够的关注即使它们在数据集中的出现频率较低。
这样模型不会仅仅偏向于识别最常见的疾病类型而是能够均衡地识别所有类型的疾病。
综合这两种策略我们的模型不仅能够理解视网膜疾病的复杂层次结构还能够有效地处理由于样本数量不平衡带来的挑战。 【少样本】 利用视网膜疾病的层级信息提高对少数类别的泛化能力。
解法利用视网膜疾病的层级信息
为什么使用这种解法层级信息可以帮助模型利用在层级相关类别之间共享的特征特别是对于少数类别从而提高对这些类别的识别能力。
如果数据集包含各种类型的黄斑病变这些病变可能具有共同的视网膜特征。
通过建立一个包含不同黄斑病变子类别的层级结构模型可以学习到这些子类别之间共享的特征从而即使对于样本量较少的特定黄斑病变也能实现更准确的识别。
解法二混合知识蒸馏方法提高罕见疾病识别的准确性。
这种方法通过从其他模型中蒸馏知识来强化对罕见疾病的识别能力因此可以看作是一种针对少量样本罕见疾病样本的学习技术。
为什么使用这种解法通过从两个教师模型中提取知识并融合到一个统一的学生模型中可以同时学习更好的表示和更公平的分类器从而提高罕见疾病的识别准确性。
假设有两个教师模型一个在识别常见视网膜疾病方面表现良好另一个则更擅长识别罕见疾病。
通过混合知识蒸馏可以将这两个模型的优点结合起来训练出一个学生模型该模型不仅能准确识别常见疾病也能有效识别罕见疾病。
子问题桥接两阶段训练中的特征和分类器偏差。 子解法混合多重知识蒸馏。为什么使用这种解法在两阶段训练过程中第一阶段的模型可能会学习到有效的特征表示但第二阶段的分类器可能存在偏差。通过混合多重知识蒸馏可以将第一阶段模型的特征表示和第二阶段模型的分类能力结合起来从而提高整体模型的性能。
假设在第一阶段一个模型学习到了对于识别多种视网膜疾病非常有效的特征而在第二阶段另一个模型在分类这些疾病方面表现更好。
通过混合知识蒸馏可以创建一个新的模型该模型结合了第一阶段模型的特征学习能力和第二阶段模型的分类准确性。
假设我们正在开发一个视网膜疾病识别系统需要同时处理多种视网膜疾病包括一些非常罕见的病例。
第一阶段特征学习
模型A这个模型专注于从大量数据中学习丰富的特征。它能够识别视网膜图像中的各种细微特征例如微小的血管变化、色素沉着、或黄斑区的微小变化。这个模型虽然在特征提取上表现出色但在实际的疾病分类方面可能不够精确。
第二阶段分类精度
模型B这个模型在分类视网膜疾病方面表现更好。它可能不如模型A那样擅长于提取复杂特征但它能够更准确地将这些特征与特定的疾病类型联系起来。
混合多重知识蒸馏过程 特征蒸馏从模型A中提取关键的特征识别知识这些知识对于理解视网膜图像至关重要。 分类蒸馏从模型B中提取高效的疾病分类策略特别是它对于识别不同疾病类型的能力。 综合应用将这两个阶段的知识结合到一个新的“学生”模型中这个模型既包含了强大的特征提取能力又具有高精度的疾病分类能力。
在这种设置下混合知识蒸馏后的学生模型可以提高对各种视网膜疾病的整体识别能力。
例如模型A可能对于检测黄斑区的微小变化非常敏感而模型B可能更擅长于将这些变化与特定的黄斑病变类型相关联。
结合后的模型不仅能够检测出这些微小变化而且还能准确地诊断它们是由于年龄相关性黄斑变性还是其他类型的黄斑病变。
这种结合方法显著提高了整体识别准确率对于罕见疾病和常见疾病都有所改善。 问题长尾分布处理解法重新采样平衡类别分布和重新加权从不平衡数据中的学习
子问题长尾多标签分布下的学习难题。 子解法实例级类平衡采样策略和混合知识蒸馏法。为什么使用这种解法通过这种方法可以更好地从长尾分布中学习同时保证对所有类别的公平性和无偏见。
假设数据集中有1000个样本属于常见疾病如糖尿病视网膜病变但只有10个样本属于罕见疾病如视网膜色素变性。
传统训练方法可能会导致模型对常见疾病过度拟合而忽略罕见疾病。
通过实例级类平衡采样模型在训练过程中对每种疾病的样本都给予相同的重视从而提高对罕见疾病的识别能力。
混合知识蒸馏进一步加强了模型对不同疾病特征的学习通过整合多个模型的知识来提升整体性能。
重新采样可以平衡类别分布而重新加权方法则可以通过设计损失函数来强化从不平衡数据中的学习。 上图是一个用于识别视网膜疾病的深度学习训练框架包括三个关键部分层次映射、教师模型训练和学生模型训练。 层次映射Hierarchy Mapping这是数据准备的阶段其中视网膜疾病被映射到一个层次结构中这有助于模型理解和学习不同疾病间的关系。 教师模型训练Teacher Models Training这个阶段有两个并行的训练路径。 第一个路径是对原始数据分布进行训练第二个路径使用实例级类平衡采样Instance-wise Class-balanced Sampling, ICS技术对数据进行重采样以解决数据的长尾分布问题。 每个路径都包括一个特征提取器feature extractor和一个分类器classifier它们分别输出特征表示vt1, vt2。 学生模型训练Student Model Training在这个阶段学生模型fs通过混合知识蒸馏的方式学习教师模型的特征表示和分类决策。这包括两种类型的知识蒸馏损失 特征级知识蒸馏损失LF-KD用于使学生模型的特征表示更接近最佳的教师模型特征表示。类别级知识蒸馏损失LC-KD用于传递分类器的决策能力。
此外使用二元交叉熵损失LBCE来直接训练学生模型对疾病进行分类。
图中的符号包括Sigmoid激活函数、缩放操作、概率、逻辑值和软逻辑值。
整个训练过程的目标是构建一个性能更好、对罕见疾病也有公平识别权重的模型。
通过将丰富的层次信息和平衡的重采样策略结合到深度学习框架中这种方法能够提高识别罕见视网膜疾病的准确性。 问题长尾分类中的转移学习解法从多数类别到少数类别的知识转移
子问题转移学习在处理长尾分类问题中的作用。 子解法从多数类别中学习通用知识并将其转移到少数类别。 为什么使用这种解法转移学习可以利用多数类别中的丰富信息帮助提升对少数类别的识别性能。
假设我们有一个大型的视网膜疾病数据集其中某些疾病如糖尿病视网膜病变的样本数量非常多而其他疾病如遗传性视网膜病变的样本数量非常少。 学习阶段 从多数类别学习首先模型在包含大量样本的多数类别如糖尿病视网膜病变上进行训练学习这些疾病的通用特征和模式。知识提取在这个阶段模型会形成对常见疾病的深入理解包括疾病的特征、发展阶段和常见表现形式。 转移阶段 转移到少数类别接下来这些已学习的知识被用来指导对少数类别如遗传性视网膜病变的学习。微调模型在这些少数类别的样本上进行微调以适应它们的特定特征同时保留从多数类别中学到的一般知识。 效果 提高识别性能通过这种方法即使是在样本数量较少的少数类别上模型也能表现出更好的识别性能。这是因为从多数类别中学到的知识为模型提供了一个强大的起点帮助它更快地学习和适应罕见疾病的特征。
通过转移学习我们有效地利用了数据集中的丰富信息增强了模型对所有类别特别是那些样本较少的类别的识别能力。
当然转移学习的成功在很大程度上取决于源类别和目标类别之间的这种相似性和相关性以及模型能够从一个类别学习到的知识能多大程度上应用于另一个类别。 总结
基于视网膜长尾数据的论文中研究者们面临的是如何从一个分布极不均匀的数据集中有效地学习其中大量的样本属于少数类别而少量的样本分布在多数类别中。 子问题长尾数据分布下的类别不平衡。 子解法实例级类平衡采样Instance-wise Class-balanced Sampling, ICS。 为什么使用这种解法ICS通过为每个类别分配均等的采样概率来缓解类别不平衡问题这样模型就不会过度偏向于高频类别。在整体解法中的目的确保所有类别都能公平地影响模型训练提高罕见类别的识别准确性。 子问题罕见类别识别能力不足。 子解法层次信息预训练Hierarchical Pre-training。 为什么使用这种解法通过预训练模型来理解类别之间的层次关系模型可以更好地泛化到看到的少数类别。在整体解法中的目的利用类别之间的内在联系来增强模型对罕见类别的识别能力。 子问题知识从头部类别到尾部类别的转移不足。 子解法混合知识蒸馏Hybrid Knowledge Distillation。 为什么使用这种解法通过蒸馏头部类别常见类别模型和尾部类别罕见类别模型的知识到一个学生模型可以结合两者的优点。在整体解法中的目的创建一个综合的模型它具有广泛的泛化能力并对所有类别都有公平的识别能力。
