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Jun 05, 2023

Naturbiomedizinische Technik

Nature Biomedical Engineering (2023)Diesen Artikel zitieren

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Maschinelle Lernmodelle für medizinische Aufgaben können die Leistung klinischer Experten erreichen oder übertreffen. Bei anderen Einstellungen als denen des Trainingsdatensatzes kann sich die Leistung eines Modells jedoch erheblich verschlechtern. Hier berichten wir über eine Repräsentations-Lernstrategie für Modelle des maschinellen Lernens, die auf medizinische Bildgebungsaufgaben angewendet werden, die solche Leistungsprobleme außerhalb der Verteilung mildert und die Robustheit des Modells und die Trainingseffizienz verbessert. Die Strategie, die wir REMEDIS (für „Robust and Efficient Medical Imaging with Self-supervision“) genannt haben, kombiniert groß angelegtes überwachtes Transferlernen an natürlichen Bildern und mittelschweres kontrastives selbstüberwachtes Lernen an medizinischen Bildern und erfordert nur minimale aufgabenspezifische Anpassungen. Wir zeigen den Nutzen von REMEDIS bei einer Reihe diagnostischer Bildgebungsaufgaben, die sechs Bildgebungsbereiche und 15 Testdatensätze abdecken, und indem wir drei realistische Out-of-Distribution-Szenarien simulieren. REMEDIS verbesserte die Diagnosegenauigkeit innerhalb der Verteilung um bis zu 11,5 % im Vergleich zu stark überwachten Basismodellen und erforderte in Umgebungen außerhalb der Verteilung nur 1–33 % der Daten für ein erneutes Training, um der Leistung überwachter Modelle zu entsprechen, die unter Verwendung aller verfügbaren Daten neu trainiert wurden . REMEDIS kann den Entwicklungslebenszyklus von Modellen für maschinelles Lernen für die medizinische Bildgebung beschleunigen.

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Die Datensätze von Northwestern Medicine und Apollo Hospitals wurden unter einer Lizenz für die aktuelle Studie verwendet und sind nicht öffentlich verfügbar. Anträge auf Zugang zur Optimam-Datenbank können über dieses Webformular gestellt werden. Die in dieser Studie verwendeten anonymisierten teledermatologischen Daten sind aufgrund von Einschränkungen in der Datenfreigabevereinbarung nicht öffentlich verfügbar. Bei dem für die DME-Klassifizierung verwendeten unbeschrifteten Datensatz handelt es sich um nicht identifizierte Daten von EyePACS Inc. Interessierte Forscher sollten sich an [email protected] wenden, um Informationen zum Zugriff auf EyePACS-Daten zu erhalten, und sich an das Büro für Forschung und Entwicklung wenden, um Informationen zum Zugriff auf VA-Daten zu erhalten. Die restlichen kommentierten Daten für ID- und OOD-DME-Klassifizierungsaufgaben wurden am Rajavithi Hospital Thailand und am Lions Eye Institute gesammelt und sind aufgrund von Einschränkungen in der Datenfreigabevereinbarung nicht öffentlich verfügbar. Daten, die bei der Bewertung und Vorschulung der Klassifizierung von Röntgenaufnahmen des Brustkorbs verwendet werden, einschließlich MIMIC-CXR, CheXpert und ChestX-ray 14, sind öffentlich verfügbar. Die für die ID-Feinabstimmung und Bewertung der Metastasenerkennung verwendeten Daten sind auf der CAMELYON-Challenge-Website öffentlich verfügbar. Die TCGA-Daten, die für das Vortraining sowohl für die pathologiebasierte Metastasenerkennung als auch für die Überlebensvorhersage verwendet werden, sind auf der NIH-Website verfügbar. Die restlichen Daten, die für pathologische Aufgaben verwendet werden, sind aufgrund von Einschränkungen in der Datenfreigabevereinbarung nicht öffentlich zugänglich. Darüber hinaus sind ImageNet-1K (ILSVRC-2012)68, das für das Vortraining von Baseline-überwachten Modellen verwendet wird, und ImageNet-21K, das für das Vortraining von BiT-M-Modellen verwendet wird, über die ImageNet-Website öffentlich verfügbar. Auf dem JFT-300M54-Datensatz trainierte BiT-L-Modelle sind aufgrund von Einschränkungen in der Datenfreigabevereinbarung nicht öffentlich verfügbar.

Mehrere Hauptkomponenten der Arbeit sind in Open-Source-Repositories verfügbar, beispielsweise in der T-Bibliothek. Die Codebasis und vorab trainierten Gewichte, die für das selbstüberwachte Vortraining verwendet werden, sind unter S verfügbar. Die Codebasis und vorab trainierten Gewichte für die BiT-Modelle sind unter B verfügbar. Alle Experimente und Implementierungsdetails sind in den Methoden und in den ergänzenden Informationen zur Unterstützung ausführlich genug beschrieben Replikation mit nicht proprietären Bibliotheken. Die für unseren Vergleich mit ResNet-RS verwendete Codebasis basierte auf R. Eine Reihe der durch REMEDIS generierten Prüfpunkte und Modelle sind für Forscher über P leicht zugänglich. Darüber hinaus bieten die Foundation Medical ML-Repositories auf GitHub Zugriff auf Codes, die dies können zum Trainieren von REMEDIS-basierten Modellen verwendet werden.

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Dieses Projekt war eine umfassende Zusammenarbeit zwischen Google Brain und dem Google Health AI Team. Wir danken Z. Ghahramani für sein wertvolles Feedback und seine kontinuierliche Unterstützung im Verlauf des Projekts; M. Raghu, J. Krause, D. Eck und M. Howell für wertvolles Feedback zur Verbesserung der Qualität der Arbeit; J. Uszkoreit, J. Deaton, V. Godbole, M. Sieniek, S. Prabhakara, D. Golden, D. Steiner, X. Zhai, A. Giurgiu, T. Duerig, C. Semturs, P. Bui, J. Hartford, S. Jansen, S. Shetty, T. Spitz, D. Tran, J. Luo, O. Wichrowska und A. Ward für die Unterstützung während dieses Projekts; mehrere Mitwirkende an diesem internationalen Projekt: Rajavithi Hospital Thailand, Lions Eye Institute und Derbarl Yerrigan Health Service, Westaustralien, Stanford Centre for Artificial Intelligence in Medicine and Imaging, MIT Laboratory for Computational Physiology and PhysioNet und NIH Clinical Centre; unseren Mitarbeitern bei DermPath AI, Apollo Hospitals und EyePACS für die Unterstützung dieser Arbeit; allen Mitarbeitern der Northwestern Medicine und allen Mitgliedern der Etemadi Research Group für die Unterstützung dieser Arbeit.

Die in dieser Veröffentlichung verwendeten Bilder und Daten stammen aus der Optimam-Datenbank, deren Erstellung von Cancer Research UK finanziert wurde. Ein Teil des Netzhautbilddatensatzes wurde für die Studie von Sankara Nethralaya, Chennai, Indien, bereitgestellt. Die in diesem Dokument enthaltenen Ergebnisse basieren ganz oder teilweise auf Daten des Cancer Genome Atlas (TCGA), der vom NCI und NHGRI verwaltet wird. Informationen zu TCGA finden Sie auf der NIH-Website. Diese Studie verwendete auch archivierte und anonymisierte Pathologie-Objektträger, klinisch-pathologische Variablen und Ergebnisse des Instituts für Pathologie und der Biobank der Medizinischen Universität Graz. In der Studie wurden auch Pathologie-Objektträger aus der CAMELYON-Challenge verwendet.

Diese Autoren haben gleichermaßen beigetragen: Shekoofeh Azizi, Laura Culp, Jan Freyberg.

Google Research, Mountain View, CA, USA

Shekoofeh Azizi, Laura Culp, Jan Freyberg, Basil Mustafa, Sebastien Baur, Simon Kornblith, Ting Chen, Patricia Strachan, S. Sara Mahdavi, Ellery Wulczyn, Boris Babenko, Megan Walker, Aaron Loh, Po-Hsuan Cameron Chen, Yuan Liu, Pinal Bavishi, Scott Mayer McKinney, Jim Winkens, Abhijit Guha Roy, Zach Beaver, Justin Krogue, Umesh Telang, Yun Liu, Lily Peng, Greg S. Corrado, Dale R. Webster, David Fleet, Geoffrey Hinton, Neil Houlsby, Alan Karthikesalingam , Mohammad Norouzi & Vivek Natarajan

DeepMind, London, Großbritannien

Nenad Tomasev & Jovana Mitrović

Georgia Institute of Technology, Informatik, Atlanta, GA, USA

Fiona Ryan

Fakultät für Medizin/Schule für Ingenieurwissenschaften, Northwestern University, Chicago, IL, USA

Mozziyar Etemadi

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SA, JF, LC, VN, NH, AK, MN, SK, TC, NT, JM, BM, PS, SSM, FR, EW, P.-HCC und GH trugen zur Konzeption und Gestaltung der Arbeit bei. SA, LC, JF, VN, AK, BB, PB, EW, P.-HCC, Yuan Liu, Yun Liu, SMM, AL, JW, MW, ZB, AGR, DRW, LP, GSC, UT und JK haben dazu beigetragen Datenerfassung. SA, LC, JF, SB, BM und VN trugen maßgeblich zur Bewertung der Arbeit bei. SA, LC, JF, VN, NH, AK, MN, SB, SK, TC, BB, DRW, DF, GSC und ME trugen zur Analyse und Interpretation der Daten bei. SA, LC, JF, VN, NH, AK, MN, SK, EW, PS, SSM und ME haben an der Ausarbeitung und Überarbeitung des Papiers mitgewirkt. NH, AK, MN und VN beteiligten sich zu gleichen Teilen als Co-Berater.

Korrespondenz mit Shekoofeh Azizi, Alan Karthikesalingam oder Vivek Natarajan.

Diese Studie wurde von Google LLC und/oder einer Tochtergesellschaft davon („Google“) finanziert. JF, LC, SA, VN, NH, AK, MN, BM, SB, PS, SSM, SK, TC, NT, JM, BB, PB, EW, P.-HCC, Yuan Liu, Yun Liu, SM, AL , JW, MW, ZB, AGR, UT, DRW, DF, LP, GSC, JK und GH sind Mitarbeiter von Google und können im Rahmen des Standardvergütungspakets Aktien besitzen. ME erhielt Fördermittel von Google, um die Forschungskooperation zu unterstützen.

Nature Biomedical Engineering dankt Pranav Rajpurkar und den anderen, anonymen Gutachtern für ihren Beitrag zum Peer-Review dieser Arbeit.

Anmerkung des Herausgebers Springer Nature bleibt hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten neutral.

Wir beobachten, dass mit zunehmender Schwere synthetischer Verschiebungen die Leistung sowohl von REMEDIS als auch der überwachten Basislinie abnimmt. Allerdings verläuft der Rückgang bei REMEDIS eher allmählich.

Die verschiedenen Phasen, in denen unbeschriftete und beschriftete (sowohl ID als auch OOD) für die Modellentwicklung und -bewertung verwendet werden.

Abweichungen zwischen ID- und OOD-Daten können optisch subtil oder ausgeprägt sein. Diese Variation umfasst (ohne darauf beschränkt zu sein) Änderungen im Kontrast, der Schärfe oder dem Farbton, Unterschiede in nichtlinearen Effekten der Konstruktion des Röntgensensors oder in den Zoomstufen. Die zugrunde liegende Ursache der Verteilungsverschiebung kann mit einem Technologiewandel, einem demografischen Wandel oder einem Verhaltenswandel zusammenhängen45.

Ergänzende Ergebnisse, Diskussion, Abbildungen, Tabellen und Referenzen.

Springer Nature oder sein Lizenzgeber (z. B. eine Gesellschaft oder ein anderer Partner) besitzen die ausschließlichen Rechte an diesem Artikel im Rahmen einer Veröffentlichungsvereinbarung mit dem Autor bzw. den Autoren oder anderen Rechteinhabern. Die Selbstarchivierung der akzeptierten Manuskriptversion dieses Artikels durch den Autor unterliegt ausschließlich den Bedingungen dieser Veröffentlichungsvereinbarung und geltendem Recht.

Nachdrucke und Genehmigungen

Azizi, S., Culp, L., Freyberg, J. et al. Robuste und dateneffiziente Verallgemeinerung des selbstüberwachten maschinellen Lernens für die diagnostische Bildgebung. Nat. Biomed. Eng (2023). https://doi.org/10.1038/s41551-023-01049-7

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Eingegangen: 22. Juli 2022

Angenommen: 02. Mai 2023

Veröffentlicht: 08. Juni 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41551-023-01049-7

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