論文の概要: Semi-supervised Meta-learning with Disentanglement for Domain-generalised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13292v1
• Date: Thu, 24 Jun 2021 19:50:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-28 13:08:15.803993
• Title: Semi-supervised Meta-learning with Disentanglement for Domain-generalised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: ドメイン一般化医用画像セグメンテーションのための半教師付きメタラーニング
• Authors: Xiao Liu, Spyridon Thermos, Alison O'Neil, Sotirios A. Tsaftaris
• Abstract要約: 新たなセンター(ここではドメイン)からの新しいデータにモデルを一般化することは、依然として課題である。 本稿では,絡み合いを伴う半教師付きメタラーニングフレームワークを提案する。 提案手法は,異なるセグメンテーションタスクに対して頑健であり,2つの公開ベンチマーク上での最先端の一般化性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.351113774542839
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generalising deep models to new data from new centres (termed here domains) remains a challenge. This is largely attributed to shifts in data statistics (domain shifts) between source and unseen domains. Recently, gradient-based meta-learning approaches where the training data are split into meta-train and meta-test sets to simulate and handle the domain shifts during training have shown improved generalisation performance. However, the current fully supervised meta-learning approaches are not scalable for medical image segmentation, where large effort is required to create pixel-wise annotations. Meanwhile, in a low data regime, the simulated domain shifts may not approximate the true domain shifts well across source and unseen domains. To address this problem, we propose a novel semi-supervised meta-learning framework with disentanglement. We explicitly model the representations related to domain shifts. Disentangling the representations and combining them to reconstruct the input image allows unlabeled data to be used to better approximate the true domain shifts for meta-learning. Hence, the model can achieve better generalisation performance, especially when there is a limited amount of labeled data. Experiments show that the proposed method is robust on different segmentation tasks and achieves state-of-the-art generalisation performance on two public benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 深層モデルを新しいセンター(ここではドメイン)からの新しいデータに一般化することは依然として課題である。 これは主に、ソースと見えないドメイン間のデータ統計(ドメインシフト)の変化に起因する。 近年、トレーニングデータをメタトレインとメタテストセットに分割して、トレーニング中のドメインシフトをシミュレートし、処理するグラデーションベースのメタラーニングアプローチにより、一般化性能が改善されている。 しかし、現在の完全に教師付きメタラーニングアプローチは、ピクセル単位のアノテーションを作成するのに多大な労力が要る医療画像セグメンテーションには拡張性がない。 一方、低データ構造では、シミュレートされたドメインシフトは、ソースと見えないドメイン間での真のドメインシフトをうまく近似しない可能性がある。 この問題に対処するために, 半教師付きメタラーニングフレームワークを提案する。 ドメインシフトに関連する表現を明示的にモデル化する。 表現をアンタングル化し、それらを組み合わせて入力イメージを再構築することで、メタ学習のための真のドメインシフトをより正確に近似するためにラベルのないデータを使用できる。 したがって、特にラベル付きデータが限られた場合、モデルはより優れた一般化性能を達成することができる。 実験により,提案手法は異なるセグメンテーションタスクにおいて頑健であり,2つの公開ベンチマークにおいて最先端の一般化性能が得られることを示した。

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