論文の概要: Weak Supervision in Convolutional Neural Network for Semantic Segmentation of Diffuse Lung Diseases Using Partially Annotated Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11936v2
• Date: Thu, 26 Mar 2020 11:04:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 08:05:26.936556
• Title: Weak Supervision in Convolutional Neural Network for Semantic Segmentation of Diffuse Lung Diseases Using Partially Annotated Dataset
• Title（参考訳）: 部分注釈データを用いたびまん性肺疾患のセグメンテーションのための畳み込みニューラルネットワークの弱い監督
• Authors: Yuki Suzuki, Kazuki Yamagata, Yanagawa Masahiro, Shoji Kido, Noriyuki Tomiyama
• Abstract要約: 5種類の肺疾患に対するセマンティックセグメンテーションモデルを構築した。 この研究で考慮されたDLDは、凝縮、ガラス不透明度、ハニカム、気腫、正常である。 部分的に注釈付けされたデータセットを効果的に活用する新しい弱い監視手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.239917051803692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computer-aided diagnosis system for diffuse lung diseases (DLDs) is necessary for the objective assessment of the lung diseases. In this paper, we develop semantic segmentation model for 5 kinds of DLDs. DLDs considered in this work are consolidation, ground glass opacity, honeycombing, emphysema, and normal. Convolutional neural network (CNN) is one of the most promising technique for semantic segmentation among machine learning algorithms. While creating annotated dataset for semantic segmentation is laborious and time consuming, creating partially annotated dataset, in which only one chosen class is annotated for each image, is easier since annotators only need to focus on one class at a time during the annotation task. In this paper, we propose a new weak supervision technique that effectively utilizes partially annotated dataset. The experiments using partially annotated dataset composed 372 CT images demonstrated that our proposed technique significantly improved segmentation accuracy.
• Abstract（参考訳）: 肺疾患の客観的評価には拡散性肺疾患(DLD)のコンピュータ支援診断システムが必要である。 本稿では,5種類のdldに対する意味セグメンテーションモデルを開発した。 この研究で考慮されたDLDは、凝縮、ガラス不透明度、ハニカム、気腫、正常である。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、機械学習アルゴリズムにおけるセマンティックセグメンテーションの最も有望なテクニックの1つである。 意味セグメンテーションのための注釈付きデータセットの作成は手間がかかり、時間もかかるが、アノテーションタスク中にアノテータが一度に1つのクラスに集中する必要があるため、選択されたクラスのみを各イメージにアノテートする部分的なアノテーション付きデータセットの作成は容易である。 本稿では,部分注釈付きデータセットを効果的に活用する,新しい弱い監視手法を提案する。 372ct画像からなる部分注釈データセットを用いた実験により,提案手法がセグメント化精度を大幅に向上した。

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