論文の概要: Unsupervised domain adaptation for cross-modality liver segmentation via
joint adversarial learning and self-learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05664v1
- Date: Mon, 13 Sep 2021 01:46:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-14 15:22:36.355070
- Title: Unsupervised domain adaptation for cross-modality liver segmentation via
joint adversarial learning and self-learning
- Title（参考訳）: 相反学習と自己学習によるモダリティ間肝セグメンテーションのための教師なしドメイン適応
- Authors: Jin Hong, Simon Chun Ho Yu, Weitian Chen
- Abstract要約: CT(Computed tomography)とMRI(MRI)を用いて取得した画像上の肝セグメンテーションは,肝疾患の臨床的管理において重要な役割を担っている。
本研究では, 対人学習と自己学習を通じて, クロスモーダル肝セグメンテーションのための新しい教師なしドメイン適応フレームワークについて報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.309675169959214
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Liver segmentation on images acquired using computed tomography (CT) and
magnetic resonance imaging (MRI) plays an important role in clinical management
of liver diseases. Compared to MRI, CT images of liver are more abundant and
readily available. However, MRI can provide richer quantitative information of
the liver compared to CT. Thus, it is desirable to achieve unsupervised domain
adaptation for transferring the learned knowledge from the source domain
containing labeled CT images to the target domain containing unlabeled MR
images. In this work, we report a novel unsupervised domain adaptation
framework for cross-modality liver segmentation via joint adversarial learning
and self-learning. We propose joint semantic-aware and shape-entropy-aware
adversarial learning with post-situ identification manner to implicitly align
the distribution of task-related features extracted from the target domain with
those from the source domain. In proposed framework, a network is trained with
the above two adversarial losses in an unsupervised manner, and then a mean
completer of pseudo-label generation is employed to produce pseudo-labels to
train the next network (desired model). Additionally, semantic-aware
adversarial learning and two self-learning methods, including pixel-adaptive
mask refinement and student-to-partner learning, are proposed to train the
desired model. To improve the robustness of the desired model, a low-signal
augmentation function is proposed to transform MRI images as the input of the
desired model to handle hard samples. Using the public data sets, our
experiments demonstrated the proposed unsupervised domain adaptation framework
outperformed four supervised learning methods with a Dice score 0.912 plus or
minus 0.037 (mean plus or minus standard deviation).
- Abstract（参考訳）: CT(Computed tomography)とMRI(MRI)を用いて取得した画像上の肝セグメンテーションは,肝疾患の臨床的管理において重要な役割を担っている。
mriと比較して、肝臓のct画像は豊富で容易に利用できる。
しかし、MRIはCTと比較して肝臓の量的な情報を豊かに提供することができる。
したがって、ラベル付きCT画像を含むソース領域からラベル付きMR画像を含むターゲット領域へ学習知識を転送するための教師なし領域適応を実現することが望ましい。
本研究では, 対人学習と自己学習を通じて, クロスモーダル肝セグメンテーションのための新しい教師なしドメイン適応フレームワークについて報告する。
対象領域から抽出したタスク関連特徴の分布をソース領域から暗黙的に整列させるために, 意味認識と形状エントロピーを併用した学習手法を提案する。
提案フレームワークでは、上記の2つの敵対的損失を教師なしの方法でネットワークを訓練し、次に疑似ラベル生成の平均完全化器を用いて、次のネットワークを訓練する疑似ラベルを生成する(望ましくないモデル)。
さらに,目的とするモデルを学習するために,セマンティクス対応の逆学習と,ピクセル適応マスクの洗練と学生間学習を含む2つの自己学習手法を提案する。
所望のモデルのロバスト性を改善するため,ハードサンプルを扱うために所望のモデルの入力としてMRI画像を変換する低信号増大関数を提案する。
公開データセットを用いて、Diceスコア0.912プラスまたは0.037(平均標準偏差またはマイナス標準偏差)の4つの教師なし学習手法よりも優れた教師なしドメイン適応フレームワークを提案実験で実証した。
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