論文の概要: Realistic Adversarial Data Augmentation for MR Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13322v1
• Date: Tue, 23 Jun 2020 20:43:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 22:51:38.456122
• Title: Realistic Adversarial Data Augmentation for MR Image Segmentation
• Title（参考訳）: MR画像分割のための現実的逆データ拡張
• Authors: Chen Chen, Chen Qin, Huaqi Qiu, Cheng Ouyang, Shuo Wang, Liang Chen, Giacomo Tarroni, Wenjia Bai, Daniel Rueckert
• Abstract要約: 医用画像セグメンテーションのためのニューラルネットワークのトレーニングのための逆データ拡張手法を提案する。 このモデルでは,MR画像における共通の種類のアーチファクトによって生じる強度不均一性,すなわちバイアス場をモデル化する。 このような手法により,モデルの一般化と堅牢性の向上が図られ,低データシナリオにおける大幅な改善が期待できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.951034264146138
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural network-based approaches can achieve high accuracy in various medical image segmentation tasks. However, they generally require large labelled datasets for supervised learning. Acquiring and manually labelling a large medical dataset is expensive and sometimes impractical due to data sharing and privacy issues. In this work, we propose an adversarial data augmentation method for training neural networks for medical image segmentation. Instead of generating pixel-wise adversarial attacks, our model generates plausible and realistic signal corruptions, which models the intensity inhomogeneities caused by a common type of artefacts in MR imaging: bias field. The proposed method does not rely on generative networks, and can be used as a plug-in module for general segmentation networks in both supervised and semi-supervised learning. Using cardiac MR imaging we show that such an approach can improve the generalization ability and robustness of models as well as provide significant improvements in low-data scenarios.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークに基づくアプローチは、様々な医用画像分割タスクにおいて高い精度を達成することができる。 しかし、一般的には教師付き学習のために大きなラベル付きデータセットを必要とする。 大規模な医療データセットの取得と手作業によるラベル付けは費用がかかり、データ共有やプライバシの問題のために実用的でない場合もある。 本研究では,医療画像分割のためのニューラルネットワークを訓練するための逆データ拡張手法を提案する。 MR画像の一般的な種類のアーチファクトが原因で生じる強度不均一性をモデル化する、可視かつ現実的な信号破壊を生成する。 提案手法は生成ネットワークに依存しず,教師付き学習と半教師付き学習の両方において汎用セグメンテーションネットワークのプラグインモジュールとして使用できる。 心臓MRIを用いて、そのようなアプローチはモデルの一般化能力と堅牢性を向上し、低データシナリオにおいて大きな改善をもたらすことを示す。

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