論文の概要: CheXseg: Combining Expert Annotations with DNN-generated Saliency Maps for X-ray Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10484v1
• Date: Sun, 21 Feb 2021 00:47:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 15:33:37.154081
• Title: CheXseg: Combining Expert Annotations with DNN-generated Saliency Maps for X-ray Segmentation
• Title（参考訳）: CheXseg: エキスパートアノテーションとDNN生成したSaliency Mapsを組み合わせてX線セグメンテーション
• Authors: Soham Gadgil, Mark Endo, Emily Wen, Andrew Y. Ng, Pranav Rajpurkar
• Abstract要約: 本稿では,高画質のピクセルレベルのエキスパートアノテーションと粗いDNN生成サリエンシーマップのスケールを組み合わせる手法を提案する。 我々はCheXsegと呼ばれる半教師付き手法のマルチラベル胸部X線解釈への応用を実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.64692772904991
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical image segmentation models are typically supervised by expert annotations at the pixel-level, which can be expensive to acquire. In this work, we propose a method that combines the high quality of pixel-level expert annotations with the scale of coarse DNN-generated saliency maps for training multi-label semantic segmentation models. We demonstrate the application of our semi-supervised method, which we call CheXseg, on multi-label chest x-ray interpretation. We find that CheXseg improves upon the performance (mIoU) of fully-supervised methods that use only pixel-level expert annotations by 13.4% and weakly-supervised methods that use only DNN-generated saliency maps by 91.2%. Furthermore, we implement a semi-supervised method using knowledge distillation and find that though it is outperformed by CheXseg, it exceeds the performance (mIoU) of the best fully-supervised method by 4.83%. Our best method is able to match radiologist agreement on three out of ten pathologies and reduces the overall performance gap by 71.6% as compared to weakly-supervised methods.
• Abstract（参考訳）: 医療画像のセグメンテーションモデルは通常、ピクセルレベルで専門家のアノテーションによって監督される。 本研究では,多ラベルセマンティックセグメンテーションモデルのトレーニングのために,高品質の画素レベルのエキスパートアノテーションと粗いDNN生成サリエンシマップのスケールを組み合わせる手法を提案する。 我々はCheXsegと呼ばれる半教師付き手法のマルチラベル胸部X線解釈への応用を実演する。 CheXsegは、ピクセルレベルのエキスパートアノテーションのみを13.4%、DNN生成のサリエンシーマップのみを91.2%、完全に監視されたメソッドのパフォーマンス(mIoU)を改善する。 さらに, ナレッジ蒸留を用いた半監督法を実装し, CheXseg が優勢であるにもかかわらず, 最良完全監督法の性能 (mIoU) を4.83%上回ることがわかった。 我々の最善の方法は10の病理のうち3つについて放射線科医の合意を一致させ、全体的な性能の差を71.6%削減できる。

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