Medical Open Set Recognition via Intra-Class Clustering
Notice bibliographique
Résumé
In computational medical imaging, model's ability to identify whether a sample is from an unseen semantic category is critical in clinical deployments. However, conventional medical image recognition usually assumes a closed-set setting where all queries in testing are from pre-defined training categories and overlooks the fact that in practice it is possible to have queries from unknown categories such as unknown or unseen tissue. In this study, we particularly tackle this thorny challenge, namely Medical Open Set Recognition (MOSR), and explore it on medical image classification and diagnosis. The biggest challenge with this issue lies in deep model's overconfidence due to relatively large intra-class variance, which leads to incorrectly assigning an unknown sample to a known class with a high confidence level. To address this problem, we introduce intra-class clustering, which divides the samples assigned to each class into several low-variance sub-clusters. In addition, we propose to divide the samples uniformly to each cluster by optimal transport to achieve online clustering. Extensive experiments on 6 public medical imaging datasets demonstrate that a classification model trained with the proposed intra-class clustering dramatically alleviate the overconfidence problem with competitive accuracy and thus effective for improving MOSR performance. Our benchmarks and code will be publicly released when published.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».