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01.12.2016 | Regular Paper | Ausgabe 3-4/2016

International Journal of Data Science and Analytics 3-4/2016

Intelligent medical image grouping through interactive learning

Zeitschrift:
International Journal of Data Science and Analytics > Ausgabe 3-4/2016
Autoren:
Xuan Guo, Qi Yu, Rui Li, Cecilia Ovesdotter Alm, Cara Calvelli, Pengcheng Shi, Anne Haake
Wichtige Hinweise
This paper is an extension version of the PAKDD2016 Long Presentation paper “An Expert-in-the-loop Paradigm for Learning Medical Image Grouping” [1].

Abstract

Image grouping in knowledge-rich domains is challenging, since domain knowledge and human expertise are key to transform image pixels into meaningful content. Manually marking and annotating images is not only labor-intensive but also ineffective. Furthermore, most traditional machine learning approaches cannot bridge this gap for the absence of experts’ input. We thus present an interactive machine learning paradigm that allows experts to become an integral part of the learning process. This paradigm is designed for automatically computing and quantifying interpretable grouping of dermatological images. In this way, the computational evolution of an image grouping model, its visualization, and expert interactions form a loop to improve image grouping. In our paradigm, dermatologists encode their domain knowledge about the medical images by grouping a small subset of images via a carefully designed interface. Our learning algorithm automatically incorporates these manually specified connections as constraints for reorganizing the whole image dataset. Performance evaluation shows that this paradigm effectively improves image grouping based on expert knowledge.

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