論文の概要: ACN: Adversarial Co-training Network for Brain Tumor Segmentation with
Missing Modalities
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14591v2
- Date: Tue, 29 Jun 2021 08:08:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-30 11:25:19.664285
- Title: ACN: Adversarial Co-training Network for Brain Tumor Segmentation with
Missing Modalities
- Title（参考訳）: ACN: 欠損児の脳腫瘍分節に対する対人協調訓練ネットワーク
- Authors: Yixin Wang, Yang Zhang, Yang Liu, Zihao Lin, Jiang Tian, Cheng Zhong,
Zhongchao Shi, Jianping Fan, Zhiqiang He
- Abstract要約: 本稿では,この問題を解決するために,新たにACN(Adversarial Co-Training Network)を提案する。
ACNは、相互のドメインを補うために、完全なモダリティと欠落したモダリティの両方に複合的な学習プロセスを可能にする。
提案手法は, 欠落した状況下において, 全ての最先端手法を著しく上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.394130795896704
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate segmentation of brain tumors from magnetic resonance imaging (MRI)
is clinically relevant in diagnoses, prognoses and surgery treatment, which
requires multiple modalities to provide complementary morphological and
physiopathologic information. However, missing modality commonly occurs due to
image corruption, artifacts, different acquisition protocols or allergies to
certain contrast agents in clinical practice. Though existing efforts
demonstrate the possibility of a unified model for all missing situations, most
of them perform poorly when more than one modality is missing. In this paper,
we propose a novel Adversarial Co-training Network (ACN) to solve this issue,
in which a series of independent yet related models are trained dedicated to
each missing situation with significantly better results. Specifically, ACN
adopts a novel co-training network, which enables a coupled learning process
for both full modality and missing modality to supplement each other's domain
and feature representations, and more importantly, to recover the `missing'
information of absent modalities. Then, two unsupervised modules, i.e., entropy
and knowledge adversarial learning modules are proposed to minimize the domain
gap while enhancing prediction reliability and encouraging the alignment of
latent representations, respectively. We also adapt modality-mutual information
knowledge transfer learning to ACN to retain the rich mutual information among
modalities. Extensive experiments on BraTS2018 dataset show that our proposed
method significantly outperforms all state-of-the-art methods under any missing
situation.
- Abstract（参考訳）: MRIによる脳腫瘍の正確なセグメンテーションは、診断、予後、手術治療に臨床的に関係しており、相補的な形態学的および生理学的情報を提供するために複数のモダリティを必要とする。
しかし、モダリティの欠如は、画像の破損、人工物、異なる取得プロトコル、あるいは臨床実践における特定のコントラスト剤に対するアレルギーに起因することが多い。
既存の取り組みは、すべての欠落状況に対する統一モデルの可能性を示しているが、そのほとんどは、1つ以上のモダリティが欠落している場合に不適切なパフォーマンスを示す。
本稿では,この問題を解決するための新しい逆共学習ネットワーク(adversarial co-training network,acn)を提案する。
特に、acnは、相互のドメインと特徴表現を補うために、完全モダリティと欠落モダリティの両方の結合学習プロセスを可能にする新しい共学習ネットワークを採用しており、さらに重要なこととして、欠落モダリティの「ミス」情報を復元する。
次に,2つの教師なしモジュール,すなわちエントロピーと知識逆学習モジュールを提案し,予測信頼性を高めつつドメインギャップを最小化し,潜在表現のアライメントを促進する。
また,モダリティ情報伝達学習をacnに適用し,モダリティ間の豊かな相互情報を保持する。
brats2018データセットに関する広範囲な実験により,提案手法が不足している状況下では,すべての最先端メソッドを著しく上回ることがわかった。
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