【朗報】ワイら、DUCK-Netっちゅう新しい医療AI作ったで！！！【Semantic Segmentation】
スレッド
上記の論文に対してなんJの架空のスレを創造的に書いて。 レス番や名前、投稿日時、IDも書き、アンカーは全角で＞＞と書くこと。 10人以上の専門家と2人の初学者をスレ登場させて 多角的に議論して。スレタイトルも考えて、30回以上やり取りしてください。
1 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 08:32:15.45 ID:DuCkN3t0
論文出たで！
https://arxiv.org/abs/2311.02239
2 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 08:33:28.91 ID:M3d1c4L
おっ、面白そうやん
大腸ポリープの検出やんけ
3 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 08:34:12.33 ID:Ai5p3C
めっちゃ成績ええやん
既存手法全部倒してるやん
4 医用画像処理博士 2024/11/22(金) 08:35:45.22 ID:Dr1m4g3
興味深い論文ですね。DUCKブロックの設計が秀逸です。
マルチスケール特徴抽出の新しいアプローチとして評価できます。
5 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 08:36:33.78 ID:N00b123
ワイ機械学習初心者なんやが、これどういうことなんや？
6 医用画像処理博士 2024/11/22(金) 08:37:55.44 ID:Dr1m4g3
＞＞５
簡単に言うと、内視鏡で撮った画像からポリープ（がんになる可能性がある組織）を自動で見つけて印を付けるAIです。
従来の方法より正確に見つけられるようになっています。
7 深層学習研究者 2024/11/22(金) 08:39:21.67 ID:De3pL3r
事前学習なしでこの精度出せてるのが凄いですね。
実用性も高そうです。
8 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 08:40:45.89 ID:H0sp1t4
これ実際の病院でも使えるんか？
9 臨床医 2024/11/22(金) 08:42:11.23 ID:Cl1n1c4
実用化にはまだ時間かかると思いますが、非常に期待できる研究ですね。
特に見落としが減らせる可能性が高いのが魅力です。
10 計算機科学者 2024/11/22(金) 08:43:55.88 ID:C0mP6t3r
実装の効率性も評価に値しますね。
メモリ使用量を抑えつつ高精度を実現している点が素晴らしい。
11 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 08:45:12.45 ID:N00b123
でも事前学習なしってなんでそんなすごいんや？
12 深層学習研究者 2024/11/22(金) 08:46:44.77 ID:De3pL3r
＞＞１１
普通のAIは大量のデータで事前に学習させてから使うんですが、
これは少ないデータだけで高精度を実現してます。
医療分野では大量のデータ集めが難しいので、これは大きな利点です。
13 医療情報学者 2024/11/22(金) 08:48:23.56 ID:Med1nF0
データの前処理や拡張の手法も良く考えられていますね。
実データでの性能向上に寄与している印象です。
14 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 08:49:55.34 ID:P0lyP2d
ポリープの形や大きさが違っても対応できるんか？
15 臨床医 2024/11/22(金) 08:51:22.67 ID:Cl1n1c4
＞＞１４
論文の結果を見る限り、様々なタイプのポリープに対応できているようですね。
これは実臨床でとても重要な点です。
16 画像処理エンジニア 2024/11/22(金) 08:52:45.89 ID:1m4g3Ng
実装面で気になったのが、DUCKブロックの計算コストですね。
リアルタイム処理への影響はどうなんでしょう。
17 深層学習研究者 2024/11/22(金) 08:54:12.33 ID:De3pL3r
＞＞１６
確かにその懸念はありますが、論文中でも触れられているように、
分離畳み込みなどの最適化で対応されているようです。
18 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 08:55:44.55 ID:Qu3st10
これって他の医療画像にも使えるんか？
19 医用画像処理博士 2024/11/22(金) 08:57:21.78 ID:Dr1m4g3
＞＞１８
理論的には他の医療画像セグメンテーションタスクにも応用可能ですね。
ただし、検証は必要です。
20 医療AI開発者 2024/11/22(金) 08:58:55.44 ID:A1d3v3L
モデルの解釈性についても議論したいところですね。
臨床での説明責任を考えると重要な観点かと。
21 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 09:00:23.67 ID:N00b123
解釈性ってなんや？
22 医療AI開発者 2024/11/22(金) 09:01:55.89 ID:A1d3v3L
＞＞２１
AIがなぜそういう判断をしたのか説明できることです。
医療分野では特に重要で、医師が判断の根拠を理解できる必要があります。
23 臨床医 2024/11/22(金) 09:03:22.45 ID:Cl1n1c4
その通りですね。我々医師が判断の参考にするには、
なぜそう判断したのか理解できることが重要です。
24 計算機科学者 2024/11/22(金) 09:04:55.78 ID:C0mP6t3r
アテンションマップなどで可視化できそうですね。
DUCKブロックの特徴抽出過程も興味深いところです。
25 医療情報学者 2024/11/22(金) 09:06:21.33 ID:Med1nF0
データセットの分割方法も適切ですね。
再現性の確保という意味でも良い取り組みだと思います。
26 画像処理エンジニア 2024/11/22(金) 09:07:55.66 ID:1m4g3Ng
実装コードも公開されているのが素晴らしいですね。
研究コミュニティへの貢献度が高いと評価できます。
27 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 09:09:22.89 ID:H0sp1t4
これ実用化されたら医療現場変わるんか？
28 臨床医 2024/11/22(金) 09:10:55.45 ID:Cl1n1c4
＞＞２７
完全な自動化というより、医師の診断支援ツールとして活用できると思います。
見落とし防止や診断効率化に貢献できるでしょう。
29 深層学習研究者 2024/11/22(金) 09:12:21.78 ID:De3pL3r
今後は他のモダリティへの応用も期待できますね。
MRIやCTなどへの展開も興味深いところです。
30 医用画像処理博士 2024/11/22(金) 09:13:55.33 ID:Dr1m4g3
全体として、医療AI分野に新しい可能性を示した良い研究だと評価できます。
実用化に向けた検討も期待したいところです。
31 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 09:15:22.67 ID:DuCkN3t0
みんなありがとう！
こんな詳しく議論してくれて感動や...
32 医療情報学者 2024/11/22(金) 09:16:55.89 ID:Med1nF0
論文の完成度が高いので、議論が深まりましたね。
今後の発展が楽しみな研究です。
33 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 09:18:21.45 ID:N00b123
なんJ民って意外と物知りなんやな...
ワイも勉強頑張るで！
34 医療情報学者 2024/11/22(金) 09:20:12.45 ID:Med1nF0
データ拡張の部分をもう少し詳しく説明しましょうか。
論文では水平・垂直反転、カラージッター、アフィン変換を使ってますね。
35 画像処理エンジニア 2024/11/22(金) 09:21:33.78 ID:1m4g3Ng
Albumentationsライブラリ使ってるのがええよな。
実装の再現性も担保できるし。
36 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 09:22:45.90 ID:N00b123
カラージッターってなんや？
37 深層学習研究者 2024/11/22(金) 09:23:55.67 ID:De3pL3r
＞＞３６
画像の明るさ、コントラスト、彩度、色相をランダムに変化させる手法やね。
内視鏡画像って撮影条件で見え方変わるから、その対策になるんや。
38 臨床医 2024/11/22(金) 09:25:12.34 ID:Cl1n1c4
実臨床でも光の当たり方や内視鏡の角度で見え方が違うので、
そういった変動に対応できるのは重要ですね。
39 医用画像処理博士 2024/11/22(金) 09:26:45.89 ID:Dr1m4g3
アフィン変換のパラメータ設定も興味深いですね。
回転は±180度、スケーリングは0.5-1.5倍と、かなり積極的な拡張してます。
40 計算機科学者 2024/11/22(金) 09:28:23.56 ID:C0mP6t3r
＞＞３９
ただし論文中にあるように、セグメンテーションマップにも同じ変換を適用する必要がありますね。
ラベルデータの整合性は重要です。
41 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 09:29:55.78 ID:P0lyP2d
でもそんな変形させて大丈夫なんか？
現実にありえない画像になったりせんのか？
42 医療AI開発者 2024/11/22(金) 09:31:12.45 ID:A1d3v3L
＞＞４１
良い指摘ですね。ただ、パラメータの範囲が臨床的に妥当な範囲に設定されているので、
非現実的な画像にはなりにくいと思います。
43 医療情報学者 2024/11/22(金) 09:32:45.67 ID:Med1nF0
Lanczosフィルタ使ってリサイズしてるのも良いポイントですね。
エイリアシング対策できてます。
44 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 09:34:23.89 ID:N00b123
エイリアシングってなんや...
45 画像処理エンジニア 2024/11/22(金) 09:35:55.34 ID:1m4g3Ng
＞＞４４
画像を小さくしたときにギザギザが出たり、細かい模様が変な模様になっちゃう現象やね。
医療画像の場合、これが誤診の原因になりかねないから、ちゃんと対策するのが重要なんや。
46 深層学習研究者 2024/11/22(金) 09:37:21.78 ID:De3pL3r
前処理でのバッチサイズ4っていうのも、
計算リソースと精度のバランス考えた良い選択かと。
47 臨床医 2024/11/22(金) 09:38:55.45 ID:Cl1n1c4
データ拡張のおかげで、様々な状況での検出精度が上がってるのが
実臨床的には非常に心強いですね。
48 医用画像処理博士 2024/11/22(金) 09:40:12.33 ID:Dr1m4g3
今後は、もしかしたらマルチタスク学習や
セマンティックセグメンテーションとの組み合わせなども
検討する価値があるかもしれません。
49 深層学習研究者 2024/11/22(金) 09:42:33.67 ID:De3pL3r
DUCKブロックの設計ほんま面白いわ
6種類の畳み込みブロックを並列で使うのが斬新やね
50 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 09:43:55.89 ID:N00b123
並列ってなんや？横並びってこと？
51 計算機科学者 2024/11/22(金) 09:45:12.45 ID:C0mP6t3r
＞＞５０
そうそう、6つの異なる処理を同時に行って、
それぞれの結果を組み合わせてるんや
道路で言うと6車線あるようなもんやね
52 医用画像処理博士 2024/11/22(金) 09:46:44.78 ID:Dr1m4g3
特にResidual、Midscope、Widescopeの組み合わせが秀逸ですね
異なるスケールの特徴を同時に抽出できる
53 画像処理エンジニア 2024/11/22(金) 09:48:23.56 ID:1m4g3Ng
Separatedブロックの「対角性の損失」への言及も
理論的な理解の深さを感じますね
54 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 09:49:55.34 ID:H0sp1t4
対角性の損失ってなんや？
55 医療AI開発者 2024/11/22(金) 09:51:22.67 ID:A1d3v3L
＞＞５４
1×Nカーネルの後にN×1カーネル使う方式やと、
斜めの特徴をうまく捉えられへんってことやね
でも計算効率はめっちゃええんや
56 深層学習研究者 2024/11/22(金) 09:52:45.89 ID:De3pL3r
その欠点を他のブロックでカバーしてるのが
このアーキテクチャの良いところやね
特にMidscopeとWidescopeの拡張畳み込みが効いてる
57 医療情報学者 2024/11/22(金) 09:54:12.33 ID:Med1nF0
畳み込みカーネルのサイズも良く考えられてますよね
5×5から15×15まで様々なスケールに対応できる
58 臨床医 2024/11/22(金) 09:55:45.67 ID:Cl1n1c4
それが様々な大きさのポリープに対応できる理由なんですね
臨床的にも理にかなった設計です
59 計算機科学者 2024/11/22(金) 09:57:21.89 ID:C0mP6t3r
メモリ使用量とのトレードオフも上手く解決してますね
並列化による計算コスト増加を最適化で抑えてる
60 風吹けば名無し 2024/11/22(金) 09:58:55.45 ID:N00b123
なんかすごそうやけど難しすぎて頭おかしなりそう...
61 医用画像処理博士 2024/11/22(金) 10:00:23.78 ID:Dr1m4g3
＞＞６０
要はね、1つの目で見るより6つの目で同時に見た方が
色んな特徴がよく分かるってことなんや
しかもそれぞれの目が違う特徴に注目できる
62 画像処理エンジニア 2024/11/22(金) 10:01:55.34 ID:1m4g3Ng
アブレーション実験の結果も説得力ありますよね
DUCKブロックの有効性がちゃんと示されてる
63 深層学習研究者 2024/11/22(金) 10:03:22.67 ID:De3pL3r
今後はこの設計思想を他のタスクにも
応用できそうですね
汎用性の高いアーキテクチャだと思います
64 医療AI開発者 2024/11/22(金) 10:04:55.89 ID:A1d3v3L
ただ、モデルの解釈性という観点では
まだ改善の余地がありそうですね
各ブロックの役割の可視化とか
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