Evaluierung von Deep Learning in der medizinischen Bildgebung

In letzter Zeit hat Deep Learning in vielen Bereichen, inklusive medizinischer Bildgebung, eine grosse Rolle gespielt. Es gibt jedoch noch viele Herausforderungen, die die Nutzung in der täglichen klinischen Praxis verlangsamen. Ein grosses Problem ist der Mangel an qualitativ hochwertigen medizinischen Datensätzen, die vielfältig genug sind, um diese Systeme richtig zu trainieren. In vielen Fällen konzentrieren sich Forscher zu sehr auf kleine Leistungsverbesserungen bei spezifischen Tests, anstatt Fortschritte zu machen, die in realen Situationen nützlich sein könnten.

Das führt oft dazu, dass Methoden übermässig angepasst werden, um bei diesen engen Aufgaben gut abzuschneiden, anstatt wirklich innovative Lösungen zu schaffen, die breit in klinischen Umgebungen angewendet werden können. Um diese Probleme anzugehen, stellt diese Arbeit einen neuen Benchmark mit dem MedMNIST+ Datensatz vor, der darauf abzielt, eine umfassendere Sichtweise zur Evaluierung verschiedener Machine-Learning-Methoden in der medizinischen Bildklassifikation zu bieten.

#Bedeutung von vielfältigen Datensätzen

Das Interesse an der Nutzung von Machine Learning in der medizinischen Bildgebung wächst, wobei einige Modelle in der Lage sind, bei bestimmten Aufgaben so gut abzuschneiden wie medizinische Experten. Trotz dieses Wachstums ist die Einführung von Deep Learning-Methoden in der routinemässigen klinischen Arbeit langsam. Ein wesentlicher Grund dafür ist die begrenzte Verfügbarkeit geeigneter Datensätze, die oft in Qualität und Grösse variieren. Solche Einschränkungen beeinflussen, wie gut diese Modelle verallgemeinert werden können, also wie gut sie bei neuen, unbekannten Daten abschneiden.

Es gibt Bemühungen, die Robustheit von Algorithmen durch Techniken zu verbessern, die sich auf das Anpassen oder Ausrichten von Datenmerkmalen konzentrieren. Doch konsistente Leistungen über verschiedene Bereiche hinweg zu erzielen, bleibt eine Herausforderung, die die praktische Nützlichkeit dieser Methoden einschränkt.

#Fokus auf neue Benchmarks

Ein weiterer Trend in der Deep Learning-Forschung ist die Betonung der Verbesserung bestehender Methoden, um leicht bessere Werte bei bekannten Benchmarks zu erzielen. Während Benchmarks wichtig sind, um Bewertungen im Machine Learning zu standardisieren, kann eine übermässige Abhängigkeit von wenigen bekannten Benchmarks Innovationen einschränken und Verzerrungen erzeugen, da einige Gruppen in den Datensätzen möglicherweise unterrepräsentiert sind. Das kann die aktuellen Methoden weniger effektiv für diverse Patientengruppen machen.

Statt nur zu versuchen, den besten Wert bei einem Benchmark zu erreichen, wäre es besser, neue Standards zu schaffen, die ein breites Spektrum an realen Aufgaben abdecken. Es sollte mehr Aufwand in diversifizierte Bewertungen gesteckt werden, um echte Fortschritte in medizinischen Bildgebungsalgorithmen zu fördern. Das Ziel sollte sein, Entwicklungen voranzutreiben, die in der klinischen Praxis wirklich wichtig sind, anstatt nur Trends in der Forschungsgemeinschaft zu folgen.

#Einschränkungen grösserer Modelle

Es wird auch immer deutlicher, dass das blosse Vergrössern von Modellen nicht immer zu besseren Ergebnissen führt. Grössere Modelle benötigen mehr Rechenleistung und Ressourcen, was sie in klinischen Umgebungen weniger praktikabel macht. Das deutet darauf hin, dass Verbesserungen nicht nur durch Skalierung erreicht werden sollten, sondern auch darin bestehen sollten, effektivere Methoden für reale medizinische Probleme zu finden.

Es besteht ein Bedarf an grösseren und vielfältigeren Datensätzen, die mehr Arten von medizinischen Zuständen und Kategorien einschliessen. Aktuelle Modelle, die auf umfangreichen Datensätzen trainiert wurden, haben das Potenzial gezeigt, komplexe Muster zu lernen und gut bei verschiedenen Aufgaben abzuschneiden, ohne ständige Neuerungen im Training zu benötigen. Das zeigt, dass die Forschung sich auf die Entwicklung effizienter Methoden konzentrieren sollte, die in unterschiedlichen Szenarien nützlich sein können.

#Untersuchung traditioneller Modelle

Der Zweck dieser Arbeit ist es, traditionelle Deep Learning-Modelle im Hinblick auf die medizinische Bildklassifikation neu zu betrachten. Ziel ist es, wertvolle Einblicke darüber zu geben, wie diese Methoden am besten genutzt werden können. Die MedMNIST+ Datenbank enthält eine Reihe medizinischer Datensätze, die jeweils mit spezifischen Merkmalen versehen sind, die sich auf ihre jeweiligen Aufgaben beziehen. Durch die Untersuchung von Variationen in der Auflösung, den Aufgaben, den Trainingsmethoden und den Stichprobengrössen hoffen wir, ein besseres Verständnis dafür zu gewinnen, was in verschiedenen Situationen am besten funktioniert.

Die MedMNIST v2 und MedMNIST+ Datenbanken enthalten eine vielfältige Auswahl an Datensätzen, einschliesslich Bilder von Röntgenaufnahmen und Dermatologie, in unterschiedlichen Auflösungen. Die Updates von MedMNIST v2 helfen, frühere Einschränkungen zu überwinden und ermöglichen bessere Bewertungen.

Durch systematisches Testen verschiedener Modelle, einschliesslich konvolutionaler und transformer-basierter Architekturen, wollen wir wichtige Einblicke sammeln, die die Stärken und Schwächen dieser Methoden im Kontext der medizinischen Bildklassifikation hervorheben.

#Auswahlprozess der Modelle

Die zur Evaluierung gewählten Modelle umfassen sowohl konvolutionale als auch transformer-basierte Netzwerke. Diese Modelle wurden vorher auf einem weit verbreiteten Bilddatensatz, ImageNet, vortrainiert, bevor sie in der medizinischen Bildanalyse eingesetzt wurden. Einige der Modelle umfassen bekannte Architekturen wie VGG16, ResNet und EfficientNet. Transformer-basierte Modelle, insbesondere der Vision Transformer (ViT), sind ebenfalls zur vergleichenden Analyse enthalten, da sie vielversprechende Ergebnisse bei Bildklassifikationsaufgaben gezeigt haben.

In dieser Bewertung untersuchen wir verschiedene Trainingsmethoden, einschliesslich End-to-End-Training und lineares Probing. Ausserdem schauen wir uns an, wie gut diese Modelle performen, wenn sie Merkmale mit K-nächsten Nachbarn (K-NN) Klassifikatoren kombinieren, um Effizienz und Interpretierbarkeit zu verbessern.

#Trainingsmethodik

Die durchgeführten Experimente umfassen 100 Trainingszyklen mit einem Ansatz, der frühzeitig stoppt, wenn keine Verbesserung in den Validierungswerten festgestellt wird. Der AdamW-Optimizer wurde verwendet, mit spezifischen Einstellungen für Lernraten und Batchgrössen, die für die Verarbeitung auf modernen GPUs optimiert wurden.

Ein innovativer Aspekt des Trainingsprozesses ist die Verwendung von Zero-Padding, um die Bilddimensionen beizubehalten. Dies ermöglicht eine effektive Nutzung von vortrainierten Modellen, während die Merkmale einzelner Bildauflösungen erhalten bleiben, was den Lernprozess robuster macht.

Die Verlustkriterien zur Evaluierung der Modellleistung variierten je nach spezifischer Aufgabe, sei es binäre Klassifikation, Mehrklassenklassifikation oder andere. Dies hilft sicherzustellen, dass die Effektivität jedes Modells genau basierend auf der Art der Klassifikation, die es durchführen soll, gemessen wird.

#Experimentergebnisse

Die in dieser Arbeit verwendeten Datensätze stammen aus MedMNIST v2. Jeder Datensatz ist aus verschiedenen Quellen kuratiert und beinhaltet unterschiedliche Arten medizinischer Bildgebung. Die Studie untersucht alle Datensätze, Auflösungen und Trainingsmethoden und berichtet sowohl über durchschnittliche Leistungsmetriken wie Genauigkeit als auch die Fläche unter der Kurve.

Erste Ergebnisse zeigen, dass End-to-End-Training oft die beste Leistung erzielt, während höhere Bildauflösungen im Allgemeinen bis zu einem bestimmten Punkt Vorteile bieten. Interessanterweise scheinen die Leistungsgewinne über eine bestimmte Auflösung hinaus zu stagnieren, was darauf hindeutet, dass niedrigere Auflösungen praktischer sein können, insbesondere in den frühen Phasen der Modellentwicklung.

Darüber hinaus, während selbstüberwachende Vortraining-Methoden wie CLIP und DINO die Leistung verbessern können, könnten ihre Vorteile für Modelle, die in einem vollständig End-to-End-Verfahren trainiert werden, nicht so offensichtlich sein. Diese Modelle schneiden tendenziell besser bei einfacheren Methoden ab, was bestätigt, dass die Trainingsmethode einen erheblichen Einfluss auf die Ergebnisse haben kann.

#Rolle der Eingabeauflösung

Eine tiefere Untersuchung, wie die Eingabeauflösung die Leistung beeinflusst, wurde durchgeführt. Wie zu erwarten war, helfen grössere Bildgrössen oft, feinere Details zu erfassen, was zu verbesserten Ergebnissen führt. Allerdings nehmen die Verbesserungen ab, sobald eine bestimmte Grösse erreicht ist.

Diese Analyse betont, dass zwar höhere Auflösungen die Leistung verbessern können, sie möglicherweise nicht notwendig sind. Viele Modelle zeigen auch bei niedrigeren Auflösungen eine effektive Leistung, was insbesondere in Szenarien von Vorteil ist, die eine schnelle Verarbeitung erfordern.

#Rangordnung und Leistungsanalyse

Um zu verstehen, welche Modelle am besten abschneiden, wurde bewertet, wie häufig jedes Modell unter den besten Performern eingestuft wird. Die Ergebnisse zeigen, dass konvolutionale Modelle während des End-to-End-Trainings konstant besser abschneiden als transformerbasierte Modelle.

Insbesondere Modelle wie DenseNet-121 haben aussergewöhnlich gut abgeschnitten und stellen die Annahme in Frage, dass komplexere Modelle zwangsläufig bessere Leistungen erzielen als einfachere. Die Effizienz konvolutionaler Modelle hebt weiterhin ihren Wert in medizinischen Bildklassifikationsaufgaben hervor.

Im Gegensatz dazu zeigen transformerbasierte Modelle Stärken in spezifischen Trainingsszenarien, insbesondere wenn lineares Probing oder K-NN-Klassifikation eingesetzt werden. Das zeigt klar, dass die Wahl des Modells und der Trainingsmethode zu erheblichen Unterschieden in den Ergebnissen führen kann.

#Bewertung und statistische Analyse

Um die Ergebnisse zu untermauern, wurden statistische Tests genutzt, um signifikante Unterschiede zwischen den Testparametern, einschliesslich Auflösung und Trainingsschemata, zu überprüfen. Die Ergebnisse zeigten bemerkenswerte Unterschiede, die frühere Beobachtungen bezüglich der Auswirkungen verschiedener Bedingungen auf die Modellleistung bestätigten.

Die Analyse zeigte, dass während höhere Auflösungen im Allgemeinen zu besseren Ergebnissen führen, die Verbesserungen nach einem bestimmten Punkt zu stagnieren scheinen. Ebenso zeigte das End-to-End-Training die höchste Effektivität unter verschiedenen Trainingsmethoden und erwies sich als die bevorzugte Methode, um optimale Leistungen zu erzielen.

#Fazit

Diese Arbeit beleuchtet die Fähigkeiten verschiedener Deep Learning-Modelle in der medizinischen Bildklassifikation. Durch systematische Benchmarks und Analysen werden gängige Annahmen über Modellgestaltung und Trainingsmethoden in Frage gestellt.

Die Ergebnisse betonen den Wert der Verwendung vielfältiger Datensätze und die Notwendigkeit effizienter Trainingsmethoden in realen medizinischen Umgebungen. Sie heben auch hervor, dass während grössere Modelle und hohe Auflösungen oft als überlegen angesehen werden, praktische Überlegungen nahelegen, dass niedrigere Auflösungen ebenso effektiv sein können, besonders in den Anfangsphasen der Modellentwicklung.

Insgesamt ebnen die aus dieser Studie gewonnenen Erkenntnisse nicht nur den Weg für wirkungsvollere Entwicklungen in der medizinischen Bildklassifikation, sondern plädieren auch für Strategien, die Praktikabilität und Effizienz in der Modellentwicklung priorisieren.