跟随我的目光：利用注视监督计算机辅助诊断
图像与视频处理
2022-05-16 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
当深度神经网络（DNN）首次被引入医学图像分析领域时，其性能令研究者印象深刻。然而现在显而易见的是，训练一个正常运作的 DNN 通常需要大量人工标注数据。这种对监督数据与标签的需求是当前医学图像分析的主要瓶颈，因为从经验丰富的专家处收集大量标注既耗时又昂贵。本文中，我们展示了放射科医生阅读医学图像时的眼动可作为一种新型监督形式来训练基于 DNN 的计算机辅助诊断（CAD）系统。具体而言，我们记录放射科医生读片时的注视轨迹。注视信息经处理后，通过一种注意力一致性模块用于监督 DNN 的注意力。据我们所知，上述流程是利用专家眼动进行基于深度学习的 CAD 的最早尝试之一。我们在膝关节 X 射线图像上针对骨关节炎评估进行了大量实验。结果表明，在注视监督的帮助下，我们的方法能在诊断性能上取得可观提升。
引用
@article{arxiv.2204.02976,
title = {Follow My Eye: Using Gaze to Supervise Computer-Aided Diagnosis},
author = {Sheng Wang and Xi Ouyang and Tianming Liu and Qian Wang and Dinggang Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.02976},
year = {2022}
}