論文の概要: ICMSC: Intra- and Cross-modality Semantic Consistency for Unsupervised Domain Adaptation on Hip Joint Bone Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12570v1
• Date: Wed, 23 Dec 2020 09:58:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-25 18:22:35.785661
• Title: ICMSC: Intra- and Cross-modality Semantic Consistency for Unsupervised Domain Adaptation on Hip Joint Bone Segmentation
• Title（参考訳）: ICMSC : 非教師的領域適応のための股関節骨分節に対する意味的整合性
• Authors: Guodong Zeng, Till D. Lerch, Florian Schmaranzer, Guoyan Zheng, Juergen Burger, Kate Gerber, Moritz Tannast, Klaus Siebenrock, Nicolas Gerber
• Abstract要約: UDAのためのICMSC(Intra- and Cross-modality semantic consistent)を提案する。 提案手法では,アセタブルムの平均DICEは81.61%,近位大腿骨は88.16%であった。 UDAなしでは、股関節骨分割のためのCTで訓練されたモデルはMRIに転送できず、ほぼゼロDICE分割を有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4148874598036136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation (UDA) for cross-modality medical image segmentation has shown great progress by domain-invariant feature learning or image appearance translation. Adapted feature learning usually cannot detect domain shifts at the pixel level and is not able to achieve good results in dense semantic segmentation tasks. Image appearance translation, e.g. CycleGAN, translates images into different styles with good appearance, despite its population, its semantic consistency is hardly to maintain and results in poor cross-modality segmentation. In this paper, we propose intra- and cross-modality semantic consistency (ICMSC) for UDA and our key insight is that the segmentation of synthesised images in different styles should be consistent. Specifically, our model consists of an image translation module and a domain-specific segmentation module. The image translation module is a standard CycleGAN, while the segmentation module contains two domain-specific segmentation networks. The intra-modality semantic consistency (IMSC) forces the reconstructed image after a cycle to be segmented in the same way as the original input image, while the cross-modality semantic consistency (CMSC) encourages the synthesized images after translation to be segmented exactly the same as before translation. Comprehensive experimental results on cross-modality hip joint bone segmentation show the effectiveness of our proposed method, which achieves an average DICE of 81.61% on the acetabulum and 88.16% on the proximal femur, outperforming other state-of-the-art methods. It is worth to note that without UDA, a model trained on CT for hip joint bone segmentation is non-transferable to MRI and has almost zero-DICE segmentation.
• Abstract（参考訳）: クロスモダリティ医療画像セグメンテーションのための教師なし領域適応(uda)は、ドメイン不変特徴学習や画像出現翻訳によって大きな進歩を遂げている。 適応型特徴学習は通常、ピクセルレベルでの領域シフトを検出できず、密集したセマンティックセグメンテーションタスクで良い結果を得ることができない。 画像の外観変換など。 CycleGANは、その人口にもかかわらず、その意味的な一貫性は維持されにくく、結果としてモダリティのセグメンテーションが劣る。 本稿では,UDAのためのICMSC(inter- and cross-modality semantic consistency)を提案する。 具体的には、画像翻訳モジュールとドメイン固有のセグメンテーションモジュールで構成される。 画像翻訳モジュールは標準のCycleGANであり、セグメンテーションモジュールは2つのドメイン固有のセグメンテーションネットワークを含んでいる。 モダリティ内セマンティック一貫性(IMSC)は、サイクル後の再構成画像を元の入力画像と同じ方法でセグメント化させ、一方、相互モダリティセマンティック一貫性(CMSC)は翻訳後の合成画像を翻訳前と同じセグメント化することを推奨する。 人工股関節置換術の包括的実験により, アセタブレムでは平均81.61%, 大腿骨近位では88.16%, 術式では88.16%, 術式では88.16%であった。 UDAなしでは、股関節骨分節のCTで訓練されたモデルがMRIでは転送不可能であり、ほぼゼロDICE分節である点に注意が必要である。

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