医学图像分类数据集划分

Question

对于医学图像分类问题，如果类别分布不平衡，是先对较少类别进行扩增然后再划分数据集，还是先划分数据集再对训练集中较少类别进行数据扩增？我之前是先按8：2进行划分，然后对训练集中类别较少的几类进行离线扩增（随机翻折、旋转之类的），现在在想这样会不会破坏训练与测试图片数的比例了？会不会有影响？

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

对于医学图像分类问题，在类别分布不平衡的情况下，合理的数据集划分以及针对较少类别的数据扩增是至关重要的。通常，建议先进行数据扩增再划分数据集，这有助于改善训练集中类别不平衡的问题，同时还能增加模型遇到新数据时的泛化能力。以下是具体分析：

1. 数据扩增优先顺序

   • 扩增较少类别：对少数类别进行数据扩增能够平衡类别分布，增强模型对少数类别的学习。
   • 保持数据比例：扩增操作应当在保证测试集代表性的前提下进行，避免破坏原有的数据分布。
   • 提高模型泛化能力：通过扩增得到的多样化数据可以提升模型对未见数据的适应能力。

2. 数据集划分策略

   • 按比例随机划分：将所有数据混合后随机划分是一种简单直观的方法，但可能会导致数据泄露和稳定性差的问题。
   • 按病例划分：将每个病例整体划分可以避免数据泄露并考虑数据关联性，但可能会影响数据代表性并增加操作复杂度。
   • 交叉验证方法：使用交叉验证可以提高模型的稳定性，通过多次划分和平均结果来减少随机性带来的影响。

3. 数据扩增与模型性能

   • 解决过拟合问题：通过数据扩增，尤其是利用GAN等技术生成新数据，可以有效防止模型过拟合。
   • 提升模型精度：合成数据用于训练可改善心血管MRI分割等任务的性能。

此外，为确保对医学图像分类问题的全面理解和有效处理，还应该注意以下几点：

• 多模态数据处理：医学图像可能来自不同的成像技术，如X射线、CT、MRI等，应针对不同模态设计相应的预处理和扩增策略。
• AutoML技术应用：探索自动化机器学习（AutoML）技术在医学图像分类中的应用，以降低模型调整的人力成本并提高效率。

综上所述，对于医学图像分类问题，建议先进行数据扩增再执行数据集的划分。这样做不仅有助于解决类别不平衡的问题，而且可以通过增加数据多样性来提高模型的泛化能力。同时，适当的数据扩增不会破坏训练与测试图片数的比例，而是能够在保持原始数据分布特性的同时增强数据集的代表性。在实际操作中，需要根据具体的数据特性和实验目标选择最合适的数据扩增方法和数据集划分策略。