CheSS: Chest X-Ray Pre-trained Model via Self-supervised Contrastive Learning
Notice bibliographique
Résumé
Training deep learning models on medical images heavily depends on experts' expensive and laborious manual labels. In addition, these images, labels, and even models themselves are not widely publicly accessible and suffer from various kinds of bias and imbalances. In this paper, chest X-ray pre-trained model via self-supervised contrastive learning (CheSS) was proposed to learn models with various representations in chest radiographs (CXRs). Our contribution is a publicly accessible pretrained model trained with a 4.8-M CXR dataset using self-supervised learning with a contrastive learning and its validation with various kinds of downstream tasks including classification on the 6-class diseases in internal dataset, diseases classification in CheXpert, bone suppression, and nodule generation. When compared to a scratch model, on the 6-class classification test dataset, we achieved 28.5% increase in accuracy. On the CheXpert dataset, we achieved 1.3% increase in mean area under the receiver operating characteristic curve on the full dataset and 11.4% increase only using 1% data in stress test manner. On bone suppression with perceptual loss, we achieved improvement in peak signal to noise ratio from 34.99 to 37.77, structural similarity index measure from 0.976 to 0.977, and root-square-mean error from 4.410 to 3.301 when compared to ImageNet pretrained model. Finally, on nodule generation, we achieved improvement in Fréchet inception distance from 24.06 to 17.07. Our study showed the decent transferability of CheSS weights. CheSS weights can help researchers overcome data imbalance, data shortage, and inaccessibility of medical image datasets. CheSS weight is available at https://github.com/mi2rl/CheSS .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».