論文の概要: Momentum Contrastive Voxel-wise Representation Learning for
Semi-supervised Volumetric Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07059v1
- Date: Fri, 14 May 2021 20:27:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-18 14:57:07.467864
- Title: Momentum Contrastive Voxel-wise Representation Learning for
Semi-supervised Volumetric Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: 半教師付き容積画像分割のための運動量比較ボクセル回り表現学習
- Authors: Chenyu You, Ruihan Zhao, Lawrence Staib, James S. Duncan
- Abstract要約: 医用画像セグメンテーションのためのグローバルな視覚表現を学習するための幾何学的制約付きコントラストVoxel-wise Representation(CVRL)法を提案する。
このフレームワークは,3次元空間的コンテキストと豊かな解剖学的情報をキャプチャすることで,グローバルおよびローカルな特徴を効果的に学習することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3322477552758234
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automated segmentation in medical image analysis is a challenging task that
requires a large amount of manually labeled data. However, manually annotating
medical data is often laborious, and most existing learning-based approaches
fail to accurately delineate object boundaries without effective geometric
constraints. Contrastive learning, a sub-area of self-supervised learning, has
recently been noted as a promising direction in multiple application fields. In
this work, we present a novel Contrastive Voxel-wise Representation Learning
(CVRL) method with geometric constraints to learn global-local visual
representations for volumetric medical image segmentation with limited
annotations. Our framework can effectively learn global and local features by
capturing 3D spatial context and rich anatomical information. Specifically, we
introduce a voxel-to-volume contrastive algorithm to learn global information
from 3D images, and propose to perform local voxel-to-voxel contrast to
explicitly make use of local cues in the embedding space. Moreover, we
integrate an elastic interaction-based active contour model as a geometric
regularization term to enable fast and reliable object delineations in an
end-to-end learning manner. Results on the Atrial Segmentation Challenge
dataset demonstrate superiority of our proposed scheme, especially in a setting
with a very limited number of annotated data.
- Abstract（参考訳）: 医療画像分析におけるセグメンテーションの自動化は、大量の手動ラベル付きデータを必要とする課題である。
しかし、手動で医療データに注釈を付けることはしばしば困難であり、既存の学習ベースのアプローチのほとんどは、効果的な幾何学的制約なしにオブジェクトの境界を正確に記述することができない。
自己指導型学習のサブ領域であるコントラスト学習は、最近、複数のアプリケーション分野において有望な方向として注目されている。
本稿では,空間的制約を持つ新しい対比的voxel-wise representation learning (cvrl)法を提案する。
本フレームワークは,3次元空間コンテキストと豊富な解剖情報を取得することで,グローバル・ローカルな特徴を効果的に学習することができる。
具体的には,3次元画像からグローバルな情報を学習するためのVoxel-to-volumeコントラストアルゴリズムを導入し,ローカルなVoxel-to-voxelコントラストを実行することを提案する。
さらに,弾性的相互作用に基づく能動輪郭モデルを幾何学的正規化項として統合し,エンドツーエンドの学習方法で高速で信頼性の高いオブジェクト記述を可能にする。
Atrial Segmentation Challengeデータセットの結果は,提案手法の優位性を示すものである。
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