論文の概要: Region-wise Loss for Biomedical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01405v1
• Date: Tue, 3 Aug 2021 10:38:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-04 13:54:37.341440
• Title: Region-wise Loss for Biomedical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 生体画像分割のための領域的損失
• Authors: Juan Miguel Valverde, Jussi Tohka
• Abstract要約: 地域的損失は多様であり、クラス不均衡とピクセルの重要性を考慮に入れることができる。 アクティブ・コンターや境界損失といった特定の損失関数は、適切なRWマップと同様に再構成可能であることを示す。 補正されたRWマップが安定して最適化できることを実証的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6091702876917281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We propose Region-wise (RW) loss for biomedical image segmentation. Region-wise loss is versatile, can simultaneously account for class imbalance and pixel importance, and it can be easily implemented as the pixel-wise multiplication between the softmax output and a RW map. We show that, under the proposed Region-wise loss framework, certain loss functions, such as Active Contour and Boundary loss, can be reformulated similarly with appropriate RW maps, thus revealing their underlying similarities and a new perspective to understand these loss functions. We investigate the observed optimization instability caused by certain RW maps, such as Boundary loss distance maps, and we introduce a mathematically-grounded principle to avoid such instability. This principle provides excellent adaptability to any dataset and practically ensures convergence without extra regularization terms or optimization tricks. Following this principle, we propose a simple version of boundary distance maps called rectified RW maps that, as we demonstrate in our experiments, achieve state-of-the-art performance with similar or better Dice coefficients and Hausdorff distances than Dice, Focal, and Boundary losses in three distinct segmentation tasks. We quantify the optimization instability provided by Boundary loss distance maps, and we empirically show that our rectified RW maps are stable to optimize. The code to run all our experiments is publicly available at: https://github.com/jmlipman/RegionWiseLoss.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカルイメージセグメンテーションのための領域ワイド(RW)ロスを提案する。 領域的損失は多様であり、クラス不均衡と画素の重要性を同時に考慮することができ、ソフトマックス出力とrwマップとの画素的乗算として容易に実装できる。 提案した地域的損失フレームワークでは,アクティブ・コンターや境界損失といった特定の損失関数を適切なRWマップと同様に再構成し,それらの類似点と,それらの損失関数を理解するための新たな視点を明らかにする。 本研究では,境界損失距離マップなどの特定のRWマップによる観測された最適化不安定性について検討し,そのような不安定性を回避するために数学的に座屈した原理を導入する。 この原理は、任意のデータセットに優れた適応性を提供し、余分な正規化項や最適化のトリックなしで、事実上収束を保証する。 この原理に従うと、直交RW写像と呼ばれる境界距離写像の単純なバージョンを提案し、Dice、Focal、Bundaryの3つの異なるセグメンテーションタスクにおいて、Dice係数やHausdorff距離と類似あるいはより良いDice係数で最先端の性能を達成する。 境界損失距離マップによって提供される最適化の不安定性を定量化し、修正されたRWマップが安定して最適化できることを実証的に示す。 すべての実験を実行するコードは、https://github.com/jmlipman/regionwiselossで公開されています。

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