論文の概要: A Multi-Task Cross-Task Learning Architecture for Ad-hoc Uncertainty
Estimation in 3D Cardiac MRI Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07702v1
- Date: Thu, 16 Sep 2021 03:53:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-18 03:41:56.701958
- Title: A Multi-Task Cross-Task Learning Architecture for Ad-hoc Uncertainty
Estimation in 3D Cardiac MRI Image Segmentation
- Title（参考訳）: 3次元心臓MRI画像分割におけるアドホック不確かさ推定のためのマルチタスククロスタスク学習アーキテクチャ
- Authors: S. M. Kamrul Hasan, Cristian A. Linte
- Abstract要約: 画素レベル(セグメンテーション)タスクと幾何学レベル(距離マップ)タスクの相関を強制するマルチタスククロスタスク学習整合性アプローチを提案する。
本研究は、与えられたモデルから低品質セグメンテーションをフラグする我々のモデルの可能性をさらに示すものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Medical image segmentation has significantly benefitted thanks to deep
learning architectures. Furthermore, semi-supervised learning (SSL) has
recently been a growing trend for improving a model's overall performance by
leveraging abundant unlabeled data. Moreover, learning multiple tasks within
the same model further improves model generalizability. To generate smoother
and accurate segmentation masks from 3D cardiac MR images, we present a
Multi-task Cross-task learning consistency approach to enforce the correlation
between the pixel-level (segmentation) and the geometric-level (distance map)
tasks. Our extensive experimentation with varied quantities of labeled data in
the training sets justifies the effectiveness of our model for the segmentation
of the left atrial cavity from Gadolinium-enhanced magnetic resonance (GE-MR)
images. With the incorporation of uncertainty estimates to detect failures in
the segmentation masks generated by CNNs, our study further showcases the
potential of our model to flag low-quality segmentation from a given model.
- Abstract（参考訳）: 深層学習アーキテクチャのおかげで、医用画像のセグメンテーションは大きな恩恵を受けている。
さらに、半教師付き学習(SSL)は、豊富なラベルのないデータを活用することで、モデル全体のパフォーマンスを改善するためのトレンドが最近増えている。
さらに、同じモデル内で複数のタスクを学習することで、モデルの一般化性がさらに向上する。
3次元心MR画像からよりスムーズで正確なセグメンテーションマスクを生成するために,画素レベル(セグメンテーション)と幾何学レベル(距離マップ)タスクの相関を強制するマルチタスククロスタスク学習整合性アプローチを提案する。
トレーニングセット内の様々なラベル付きデータを用いた広範な実験により,gadolinium-enhanced magnetic resonance (ge-mr) 画像からの左心房腔のセグメンテーションに対するモデルの有効性が検証された。
CNNが生成するセグメンテーションマスクの故障を検出する不確実性推定を組み込むことにより,本モデルが与えられたモデルから低品質セグメンテーションをフラグする可能性を示す。
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