論文の概要: Weakly Supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05476v1
• Date: Thu, 12 Aug 2021 00:15:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-14 02:45:45.187108
• Title: Weakly Supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像分割の弱さ
• Authors: Pedro H. T. Gama, Hugo Oliveira and Jefersson A. dos Santos
• Abstract要約: スパースラベル付き画像を用いた数ショットセマンティックセマンティックセグメンテーションのための新しい手法を提案する。 メタテストでは,スパースラベルをメタトレーニングや高密度ラベルに使用することにより,スパースラベルから高密度ラベルを予測することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.355970984550866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel approach for few-shot semantic segmentation with sparse labeled images. We investigate the effectiveness of our method, which is based on the Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) algorithm, in the medical scenario, where the use of sparse labeling and few-shot can alleviate the cost of producing new annotated datasets. Our method uses sparse labels in the meta-training and dense labels in the meta-test, thus making the model learn to predict dense labels from sparse ones. We conducted experiments with four Chest X-Ray datasets to evaluate two types of annotations (grid and points). The results show that our method is the most suitable when the target domain highly differs from source domains, achieving Jaccard scores comparable to dense labels, using less than 2% of the pixels of an image with labels in few-shot scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スパースラベル付き画像を用いた少数ショットセマンティックセマンティックセグメンテーションのための新しいアプローチを提案する。 医用シナリオにおいて, モデル非依存型メタラーニング(MAML)アルゴリズムに基づく手法の有効性について検討し, スパースラベリングと少数ショットを用いることで, 新たな注釈付きデータセットの作成コストを軽減できることを示す。 メタテストでは,スパースラベルをメタトレーニングや高密度ラベルに使用することにより,スパースラベルから高密度ラベルを予測することができる。 我々は4つのチェストX線データセットを用いて2種類のアノテーション(グリッドとポイント)を評価する実験を行った。 提案手法は,画像の2%未満の画素を用いて,高密度ラベルに匹敵するJaccardスコアを達成し,ターゲットドメインがソースドメインと大きく異なる場合に最も適していることを示す。

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