AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「この論文がすごい」と言ってまして、AdaptDiffという手法だそうですが、正直何がどう変わるのかすぐには飲み込めません。大ざっぱに教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！AdaptDiffは要するに、ある種類の眼底画像（Fundus Photography, FP）で学習した血管検出モデルを、別の撮像法（例えばOCT-A）でも使えるように“教師ラベルなし”で適応させる技術ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど、でも「教師ラベルなし」とは具体的に何を省いているのですか。現場ではラベル作成に時間と金がかかるのが悩みでして。
良い点に目が行ってますね！ここで言う教師ラベルとは、あるモダリティ（撮影法）で人手で付けた正解の血管マスクのことです。AdaptDiffでは、目標モダリティ側（たとえばOCT-A）でわざわざ専門家がラベルを付けなくても、既存のFPで学んだモデルを使って擬似ラベル（pseudo-labels）を作り、その擬似ラベルを条件にして拡散確率モデル（Diffusion Probabilistic Model, DPM）で目標ドメインの画像を生成します。だからラベル作成コストを大幅に抑えられるんですよ。
擬似ラベルが「ノイズ交じり」だと聞きますが、そんなラベルでちゃんと学習できるのですか。これって要するにノイズ多数でも使えるということ？
素晴らしい着眼点ですね！ポイントは三つです。1つ目、拡散モデルはデータ分布を表現する力が強く、条件（ここでは血管マスク）に従って画像を生成できること。2つ目、生成した合成データはペアデータ（マスクと画像）として扱えるため、既存のセグメンテーションモデルを微調整（fine-tune）できること。3つ目、結果的にドメインシフト（data distribution shift）の影響を軽減できること。ですから、擬似ラベルにノイズがあっても実用上の改善が期待できるんです。
現場導入の観点で気になるのは、どれくらいの手間でこれを回せるのかという点です。うちのような現場でも実行可能な手順感を教えてください。
大丈夫、順序立てれば現場でも回せますよ。流れは簡単です。既存のFPで学んだセグメンテーションモデルで目標モダリティ画像に擬似ラベルを付ける、擬似ラベルを条件に拡散モデルを学習して目標ドメインの合成画像を生成する、その合成ペアでセグメンテーションモデルを微調整する。この三段階で、外注で大量のアノテーションを取らなくても適応できるんです。
コスト面ではどうなのか。機材や時間、外部専門家への依頼と比べて本当にメリットがあるのかを、簡潔にお願いします。
いい質問です。要点を三つにまとめますね。1) 専門家によるピクセル単位のアノテーションを大量に外注するコストを削減できる。2) 既存モデルを再利用するため初期投資が抑えられる。3) 学習はクラウドか社内GPUで回せるため、機材費のピークは一時的で済む。投資対効果で見れば、特に複数の撮影法に対応したい場合に有利に働きますよ。
分かりました。最後にもう一度、社内会議で短く説明できるよう、要点を私の言葉でまとめてもよろしいでしょうか。
もちろんです。会議での一言はこうです——「AdaptDiffは既存の眼底画像モデルを使い、擬似ラベルと拡散モデルで目標撮像法の合成画像を作って学習させる方法で、専門家ラベルを大量に取らずにドメイン適応が可能です」。これで伝わりますよ。
なるほど、要するに既存モデルで擬似ラベルを作って、合成データで学習し直すことで、別の撮影法でも使えるようにするということですね。分かりました、それなら現場でも取り組めそうです。
