論文の概要: Endo-Sim2Real: Consistency learning-based domain adaptation for instrument segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11514v1
• Date: Wed, 22 Jul 2020 16:18:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 22:22:18.597666
• Title: Endo-Sim2Real: Consistency learning-based domain adaptation for instrument segmentation
• Title（参考訳）: Endo-Sim2Real: 楽器セグメンテーションのための一貫性学習に基づくドメイン適応
• Authors: Manish Sahu, Ronja Str\"omsd\"orfer, Anirban Mukhopadhyay, and Stefan Zachow
• Abstract要約: 内視鏡的ビデオにおける外科的ツールセグメンテーションは、コンピュータによる介入システムの重要な構成要素である。 完全教師付きディープラーニングアプローチを用いた画像ベースソリューションの最近の成功は、大きなラベル付きデータセットの収集によるものである。 計算機シミュレーションは手動ラベリング問題を緩和するが、シミュレーションデータで訓練されたモデルは実際のデータに一般化しない。 本研究では,シミュレーションおよび実(ラベルなし)内視鏡データの共同学習のための一貫性に基づくフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.086731011437779
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Surgical tool segmentation in endoscopic videos is an important component of computer assisted interventions systems. Recent success of image-based solutions using fully-supervised deep learning approaches can be attributed to the collection of big labeled datasets. However, the annotation of a big dataset of real videos can be prohibitively expensive and time consuming. Computer simulations could alleviate the manual labeling problem, however, models trained on simulated data do not generalize to real data. This work proposes a consistency-based framework for joint learning of simulated and real (unlabeled) endoscopic data to bridge this performance generalization issue. Empirical results on two data sets (15 videos of the Cholec80 and EndoVis'15 dataset) highlight the effectiveness of the proposed \emph{Endo-Sim2Real} method for instrument segmentation. We compare the segmentation of the proposed approach with state-of-the-art solutions and show that our method improves segmentation both in terms of quality and quantity.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡ビデオにおける手術用ツールのセグメンテーションは,コンピュータ支援介入システムの重要な構成要素である。 完全教師付きディープラーニングアプローチを用いた画像ベースソリューションの最近の成功は、大きなラベル付きデータセットの収集によるものである。 しかし、実際のビデオの巨大なデータセットのアノテーションは、非常に高価で時間がかかります。 計算機シミュレーションは手動ラベリング問題を緩和するが、シミュレーションデータで訓練されたモデルは実際のデータに一般化しない。 本研究は,シミュレーションおよび実(ラベルなし)内視鏡データの協調学習のための一貫性に基づくフレームワークを提案する。 2つのデータセット(Cholec80とEndoVis'15データセットの15の動画)の実証結果から,楽器セグメンテーションにおけるemph{Endo-Sim2Real}法の有効性が明らかになった。 提案手法のセグメンテーションを最先端のソリューションと比較し,提案手法が品質と量の両方においてセグメンテーションを改善することを示す。

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