論文の概要: Semi-supervised Task-driven Data Augmentation for Medical Image
Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05363v2
- Date: Thu, 19 Nov 2020 17:34:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-12 04:17:26.794199
- Title: Semi-supervised Task-driven Data Augmentation for Medical Image
Segmentation
- Title（参考訳）: 半教師付きタスク駆動データ拡張による医用画像セグメンテーション
- Authors: Krishna Chaitanya, Neerav Karani, Christian F. Baumgartner, Ertunc
Erdil, Anton Becker, Olivio Donati, Ender Konukoglu
- Abstract要約: 教師付き学習ベースセグメンテーション法は、テスト時によく一般化するために、多くの注釈付きトレーニングデータを必要とする。
医療応用では、専門家から大量の注釈付きサンプルを取得するのに時間がかかり、費用がかかるため、そのようなデータセットのキュレーションは好ましくない。
本稿では,限定ラベル付きデータを用いた学習のためのタスク駆動型データ拡張手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.499375648561001
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Supervised learning-based segmentation methods typically require a large
number of annotated training data to generalize well at test time. In medical
applications, curating such datasets is not a favourable option because
acquiring a large number of annotated samples from experts is time-consuming
and expensive. Consequently, numerous methods have been proposed in the
literature for learning with limited annotated examples. Unfortunately, the
proposed approaches in the literature have not yet yielded significant gains
over random data augmentation for image segmentation, where random
augmentations themselves do not yield high accuracy. In this work, we propose a
novel task-driven data augmentation method for learning with limited labeled
data where the synthetic data generator, is optimized for the segmentation
task. The generator of the proposed method models intensity and shape
variations using two sets of transformations, as additive intensity
transformations and deformation fields. Both transformations are optimized
using labeled as well as unlabeled examples in a semi-supervised framework. Our
experiments on three medical datasets, namely cardic, prostate and pancreas,
show that the proposed approach significantly outperforms standard augmentation
and semi-supervised approaches for image segmentation in the limited annotation
setting. The code is made publicly available at
https://github.com/krishnabits001/task$\_$driven$\_$data$\_$augmentation.
- Abstract（参考訳）: 教師付き学習に基づくセグメンテーション手法は通常、テスト時にうまく一般化するために多くの注釈付きトレーニングデータを必要とする。
医療応用では、専門家から大量の注釈付きサンプルを取得するのに時間がかかり費用がかかるため、そのようなデータセットのキュレーションは好ましくない。
その結果,注記例を限定した学習法が文献に多数提案されている。
残念なことに、この論文における提案されたアプローチは、画像セグメント化のためのランダムなデータ拡張よりも有意な利得を得られていない。
本研究では,合成データ生成器がセグメント化タスクに最適化された限定ラベルデータによる学習のためのタスク駆動データ拡張手法を提案する。
提案手法は, 加法強度変換と変形場として2組の変換を用いて, 強度と形状の変動をモデル化する。
両方の変換は半教師付きフレームワークでラベル付きとラベルなしの例を使って最適化されている。
心的, 前立腺, 膵の3つの医学的データセットに対する実験により, 本手法は, 限られたアノテーション設定における画像分割に対する標準拡張および半教師付きアプローチよりも有意に優れていることが示された。
コードはhttps://github.com/krishnabits001/task$\_$driven$\_$data$\_$augmentationで公開されている。
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