論文の概要: Cascaded Robust Learning at Imperfect Labels for Chest X-ray Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01975v1
• Date: Mon, 5 Apr 2021 15:50:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 18:38:50.942240
• Title: Cascaded Robust Learning at Imperfect Labels for Chest X-ray Segmentation
• Title（参考訳）: 胸部X線セグメンテーションのための不完全ラベルにおけるカスケードロバスト学習
• Authors: Cheng Xue, Qiao Deng, Xiaomeng Li, Qi Dou, Pheng Ann Heng
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.09321488002978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The superior performance of CNN on medical image analysis heavily depends on the annotation quality, such as the number of labeled image, the source of image, and the expert experience. The annotation requires great expertise and labour. To deal with the high inter-rater variability, the study of imperfect label has great significance in medical image segmentation tasks. In this paper, we present a novel cascaded robust learning framework for chest X-ray segmentation with imperfect annotation. Our model consists of three independent network, which can effectively learn useful information from the peer networks. The framework includes two stages. In the first stage, we select the clean annotated samples via a model committee setting, the networks are trained by minimizing a segmentation loss using the selected clean samples. In the second stage, we design a joint optimization framework with label correction to gradually correct the wrong annotation and improve the network performance. We conduct experiments on the public chest X-ray image datasets collected by Shenzhen Hospital. The results show that our methods could achieve a significant improvement on the accuracy in segmentation tasks compared to the previous methods.
• Abstract（参考訳）: 医用画像解析におけるcnnの優れた性能は,ラベル付き画像数,画像源,専門家経験など,アノテーションの品質に大きく依存する。 その注釈は高度な専門知識と労働力を必要とする。 高レーダ間変動に対処するため,医療画像分割作業において不完全ラベルの研究は極めて重要である。 本稿では,不完全アノテーションを用いた胸部x線セグメンテーション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。 フレームワークには2つのステージがある。 第1段階では、モデル委員会設定によりクリーンアノテートサンプルを選択し、選択したクリーンサンプルを用いてセグメンテーション損失を最小限に抑えてネットワークを訓練する。 第2段階では,ラベル修正を伴う協調最適化フレームワークを設計し,間違ったアノテーションを徐々に修正し,ネットワーク性能を向上させる。 深セン病院が収集した胸部x線画像データセットについて実験を行った。 その結果,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できることがわかった。

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