論文の概要: Towards Unbiased COVID-19 Lesion Localisation and Segmentation via Weakly Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00780v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 06:05:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 09:00:06.833168
• Title: Towards Unbiased COVID-19 Lesion Localisation and Segmentation via Weakly Supervised Learning
• Title（参考訳）: 弱々しい監視学習による未開のCOVID-19病変の局在とセグメンテーションを目指して
• Authors: Yang Yang, Jiancong Chen, Ruixuan Wang, Ting Ma, Lingwei Wang, Jie Chen, Wei-Shi Zheng, Tong Zhang
• Abstract要約: 本研究では,画像レベルラベルのみに監視されたデータ駆動型フレームワークを提案する。 このフレームワークは、生成する対向ネットワークと病変特異的デコーダの助けを借りて、原画像から潜在的な病変を明示的に分離することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.36706284671291
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite tremendous efforts, it is very challenging to generate a robust model to assist in the accurate quantification assessment of COVID-19 on chest CT images. Due to the nature of blurred boundaries, the supervised segmentation methods usually suffer from annotation biases. To support unbiased lesion localisation and to minimise the labeling costs, we propose a data-driven framework supervised by only image-level labels. The framework can explicitly separate potential lesions from original images, with the help of a generative adversarial network and a lesion-specific decoder. Experiments on two COVID-19 datasets demonstrate the effectiveness of the proposed framework and its superior performance to several existing methods.
• Abstract（参考訳）: 膨大な努力にもかかわらず、胸部CT画像上のCOVID-19の正確な定量評価を支援するための堅牢なモデルを生成することは非常に困難です。 ぼやけた境界の性質のため、教師付きセグメンテーション法は通常、アノテーションバイアスに悩まされる。 偏りのない病変の局在化をサポートし,ラベリングコストを最小限に抑えるため,画像レベルのラベルのみを監督するデータ駆動型フレームワークを提案する。 このフレームワークは、生成する対向ネットワークと病変特異的デコーダの助けを借りて、原画像から潜在的な病変を明示的に分離することができる。 2つのCOVID-19データセットの実験は、提案されたフレームワークの有効性と、いくつかの既存の方法に対する優れたパフォーマンスを示しています。

関連論文リスト

• Semi- and Weakly-Supervised Learning for Mammogram Mass Segmentation with Limited Annotations [49.33388736227072]
  本稿では,マスセグメンテーションのための半弱教師付き学習フレームワークを提案する。 良好な性能を得るために, 限られた強ラベルのサンプルと十分な弱ラベルのサンプルを用いる。 CBIS-DDSMおよびINbreastデータセットを用いた実験により,本手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T12:05:25Z)
• A Global and Patch-wise Contrastive Loss for Accurate Automated Exudate Detection [12.669734891001667]
  糖尿病網膜症(DR:diabetic retinopathy)は、視覚障害の主要な原因である。 硬口蓋の早期発見は、糖尿病の治療と視力喪失の予防に役立つDRの同定において重要な役割を担っている。 ハード・エクスデュート・セグメンテーションを最適化する新しい教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-22T17:39:00Z)
• Rethinking Semi-Supervised Medical Image Segmentation: A Variance-Reduction Perspective [51.70661197256033]
  医用画像セグメンテーションのための階層化グループ理論を用いた半教師付きコントラスト学習フレームワークARCOを提案する。 まず、分散還元推定の概念を用いてARCOを構築することを提案し、特定の分散還元技術が画素/ボクセルレベルのセグメンテーションタスクにおいて特に有用であることを示す。 5つの2D/3D医療データセットと3つのセマンティックセグメンテーションデータセットのラベル設定が異なる8つのベンチマークで、我々のアプローチを実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T13:50:25Z)
• RCPS: Rectified Contrastive Pseudo Supervision for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [26.933651788004475]
  我々は、RCPS(Rectified Contrastive Pseudo Supervision)という、新しい半教師付きセグメンテーション手法を提案する。 RCPSは、修正された疑似監督とボクセルレベルのコントラスト学習を組み合わせて、半教師付きセグメンテーションの有効性を向上させる。 実験結果から, 半教師付き医用画像分割における最先端手法と比較して, 高いセグメンテーション性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-13T12:03:58Z)
• Mixed-UNet: Refined Class Activation Mapping for Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Multi-scale Inference [28.409679398886304]
  我々は、デコードフェーズに2つの並列分岐を持つMixed-UNetという新しいモデルを開発する。 地域病院や公開データセットから収集したデータセットに対して,いくつかの一般的なディープラーニングに基づくセグメンテーションアプローチに対して,設計したMixed-UNetを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-06T08:37:02Z)
• Dual-Consistency Semi-Supervised Learning with Uncertainty Quantification for COVID-19 Lesion Segmentation from CT Images [49.1861463923357]
  CT画像を用いた半監視型COVID-19病変分割のための不確実性誘導型二重一貫性学習ネットワーク(UDC-Net)を提案する。 提案した UDC-Net は,Dice の完全教師方式を 6.3% 向上させ,他の競合的半監督方式を有意なマージンで上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T16:23:35Z)
• Cascaded Robust Learning at Imperfect Labels for Chest X-ray Segmentation [61.09321488002978]
  不完全アノテーションを用いた胸部X線分割のための新しいカスケードロバスト学習フレームワークを提案する。 モデルは3つの独立したネットワークから成り,ピアネットワークから有用な情報を効果的に学習できる。 提案手法は,従来の手法と比較して,セグメント化タスクの精度を大幅に向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T15:50:16Z)
• Severity Quantification and Lesion Localization of COVID-19 on CXR using Vision Transformer [25.144248675578286]
  世界的な新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックの中で、covid-19の重症度を定量化する自動化フレームワークの構築がますます重要になっている。 重症度と臨床応用可能な新型コロナウイルス関連病変の局在を定量化するための新しい視覚トランスフォーマを提案する。 我々のモデルは、弱い配列に基づくラベルから全確率マップを生成するために、弱教師付きで訓練されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T03:17:19Z)
• Weakly-Supervised Cross-Domain Adaptation for Endoscopic Lesions Segmentation [79.58311369297635]
  異なるデータセットにまたがるトランスファー可能なドメイン不変知識を探索できる,新しい弱い教師付き病巣移動フレームワークを提案する。 wasserstein quantified transferability frameworkは、広い範囲の転送可能なコンテキスト依存性を強調するために開発されている。 新規な自己監督型擬似ラベル生成器は、送信困難かつ転送容易なターゲットサンプルの両方に対して、確実な擬似ピクセルラベルを等しく提供するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-08T02:26:03Z)
• Label-Free Segmentation of COVID-19 Lesions in Lung CT [17.639558085838583]
  ピクセルレベルの異常モデルを用いて,CTで新型コロナウイルスの病変を分類するためのラベルフリーアプローチを提案する。 我々のモデリングは、気管と血管の一部が、病変が属する高強度範囲にあり、強いパターンを示すという観察に着想を得たものである。 実験では,NormNetの有効性を3つの異なるデータセットで検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-08T12:38:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。