論文の概要: Cross-Modality Domain Adaptation for Vestibular Schwannoma and Cochlea Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06274v1
• Date: Mon, 13 Sep 2021 19:24:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-16 06:32:37.822673
• Title: Cross-Modality Domain Adaptation for Vestibular Schwannoma and Cochlea Segmentation
• Title（参考訳）: 前庭神経癌に対するクロスモーダルドメイン適応とコクリーセグメンテーション
• Authors: Han Liu, Yubo Fan, Can Cui, Dingjie Su, Andrew McNeil, and Benoit M.Dawant
• Abstract要約: 我々は、教師なしドメイン適応設定において、VSとcochleaセグメンテーションの問題に取り組むことを提案する。 提案手法は,画像レベルの領域アライメントを両立させ,領域のばらつきを最小限に抑えるとともに,半教師付きトレーニングにより性能をさらに向上させる。 以上の結果から,VS と cochlea のセグメンテーション性能は有望であり,平均サイススコアは 0.8261 $pm$ 0.0416,腫瘍の平均サイス値は 0.8302 $pm$ 0.0772 であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.701095097774121
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic methods to segment the vestibular schwannoma (VS) tumors and the cochlea from magnetic resonance imaging (MRI) are critical to VS treatment planning. Although supervised methods have achieved satisfactory performance in VS segmentation, they require full annotations by experts, which is laborious and time-consuming. In this work, we aim to tackle the VS and cochlea segmentation problem in an unsupervised domain adaptation setting. Our proposed method leverages both the image-level domain alignment to minimize the domain divergence and semi-supervised training to further boost the performance. Furthermore, we propose to fuse the labels predicted from multiple models via noisy label correction. Our results on the challenge validation leaderboard showed that our unsupervised method has achieved promising VS and cochlea segmentation performance with mean dice score of 0.8261 $\pm$ 0.0416; The mean dice value for the tumor is 0.8302 $\pm$ 0.0772. This is comparable to the weakly-supervised based method.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)から前庭神経腫瘍(VS)と内耳を分離する方法は,VS治療計画において重要である。 教師付きメソッドはVSセグメンテーションで十分なパフォーマンスを達成したが、専門家による完全なアノテーションが必要である。 本研究では,教師なしドメイン適応設定において,vs と cochlea のセグメンテーション問題に取り組むことを目的とする。 提案手法は,画像レベルの領域アライメントを利用して領域の発散を最小化し,半教師付きトレーニングによりさらなる性能向上を図る。 さらに,複数のモデルから予測されるラベルをノイズラベル補正により融合する手法を提案する。 チャレンジバリデーション・リーダーボードを用いた結果から, 腫瘍の平均サイクリングスコアが 0.8261 $\pm$ 0.0416 で, 有望な vs と cochlea のセグメンテーション性能が得られ, 腫瘍の平均サイクリング値は 0.8302 $\pm$ 0.0772 であった。 これは弱教師付きベースの方法に匹敵する。

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