論文の概要: Automatic Data Augmentation via Deep Reinforcement Learning for
Effective Kidney Tumor Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.09703v1
- Date: Sat, 22 Feb 2020 14:10:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-29 19:36:13.197645
- Title: Automatic Data Augmentation via Deep Reinforcement Learning for
Effective Kidney Tumor Segmentation
- Title（参考訳）: 深部強化学習による腎腫瘍分画の自動データ増補法
- Authors: Tiexin Qin and Ziyuan Wang and Kelei He and Yinghuan Shi and Yang Gao
and Dinggang Shen
- Abstract要約: 医用画像セグメンテーションのための新しい学習ベースデータ拡張法を開発した。
本手法では,データ拡張モジュールと後続のセグメンテーションモジュールをエンドツーエンドのトレーニング方法で一貫した損失と,革新的に組み合わせる。
提案法の有効性を検証したCT腎腫瘍分節法について,本法を広範囲に評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.78765460295249
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conventional data augmentation realized by performing simple pre-processing
operations (\eg, rotation, crop, \etc) has been validated for its advantage in
enhancing the performance for medical image segmentation. However, the data
generated by these conventional augmentation methods are random and sometimes
harmful to the subsequent segmentation. In this paper, we developed a novel
automatic learning-based data augmentation method for medical image
segmentation which models the augmentation task as a trial-and-error procedure
using deep reinforcement learning (DRL). In our method, we innovatively combine
the data augmentation module and the subsequent segmentation module in an
end-to-end training manner with a consistent loss. Specifically, the best
sequential combination of different basic operations is automatically learned
by directly maximizing the performance improvement (\ie, Dice ratio) on the
available validation set. We extensively evaluated our method on CT kidney
tumor segmentation which validated the promising results of our method.
- Abstract（参考訳）: 医用画像セグメンテーションの性能を高めるために, 単純な前処理操作(前処理, 回転, 作物, 後処理)によって実現された従来のデータ拡張が有効である。
しかし、これらの従来の拡張法によって生成されたデータはランダムであり、後続のセグメンテーションには有害である。
本稿では, 深部強化学習(DRL)を用いた試行錯誤処理をモデル化した, 医用画像分割のための新しい学習ベースデータ拡張手法を開発した。
本手法では,データ拡張モジュールと後続のセグメンテーションモジュールをエンドツーエンドのトレーニング方法で一貫した損失と,革新的に組み合わせる。
具体的には、利用可能な検証セットのパフォーマンス改善(\ie, dice比)を直接最大化することにより、異なる基本操作の最良のシーケンシャルな組み合わせを自動的に学習する。
提案法の有効性を検証したCT腎腫瘍分節法について,本法を広範囲に評価した。
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