論文の概要: Unsupervised Cross-Modality Domain Adaptation for Segmenting Vestibular Schwannoma and Cochlea with Data Augmentation and Model Ensemble

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12169v1
• Date: Fri, 24 Sep 2021 20:10:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-01 09:50:16.668871
• Title: Unsupervised Cross-Modality Domain Adaptation for Segmenting Vestibular Schwannoma and Cochlea with Data Augmentation and Model Ensemble
• Title（参考訳）: データ拡張とモデルアンサンブルを併用した前庭神経癌とコチェリーの非教師的クロスモーダルドメイン適応
• Authors: Hao Li, Dewei Hu, Qibang Zhu, Kathleen E. Larson, Huahong Zhang, and Ipek Oguz
• Abstract要約: 本稿では,前庭神経新生と子牛を識別する教師なし学習フレームワークを提案する。 本フレームワークは,T1強調MRI(ceT1-w)とそのラベルからの情報を活用し,対象領域にラベルが存在しないT2強調MRIのセグメンテーションを生成する。 提案手法は,VS と cochlea のそれぞれの平均値 0.7930 と 0.7432 で,有望なセグメンテーションの構築と生成が容易である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.942327155020771
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Magnetic resonance images (MRIs) are widely used to quantify vestibular schwannoma and the cochlea. Recently, deep learning methods have shown state-of-the-art performance for segmenting these structures. However, training segmentation models may require manual labels in target domain, which is expensive and time-consuming. To overcome this problem, domain adaptation is an effective way to leverage information from source domain to obtain accurate segmentations without requiring manual labels in target domain. In this paper, we propose an unsupervised learning framework to segment the VS and cochlea. Our framework leverages information from contrast-enhanced T1-weighted (ceT1-w) MRIs and its labels, and produces segmentations for T2-weighted MRIs without any labels in the target domain. We first applied a generator to achieve image-to-image translation. Next, we ensemble outputs from an ensemble of different models to obtain final segmentations. To cope with MRIs from different sites/scanners, we applied various 'online' augmentations during training to better capture the geometric variability and the variability in image appearance and quality. Our method is easy to build and produces promising segmentations, with a mean Dice score of 0.7930 and 0.7432 for VS and cochlea respectively in the validation set.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)は,前庭性シワノーマと内耳の定量化に広く用いられている。 近年,これらの構造をセグメント化するためのディープラーニング手法が注目されている。 しかしながら、トレーニングセグメンテーションモデルは、コストと時間を要するターゲットドメインの手動ラベルを必要とする可能性がある。 この問題を解決するために、ドメイン適応は、ソースドメインからの情報を有効活用して、ターゲットドメインに手動ラベルを必要とせずに正確なセグメンテーションを得る方法である。 本稿では,VS と cochlea をセグメント化するための教師なし学習フレームワークを提案する。 本フレームワークは,T1強調MRI(ceT1-w)とそのラベルからの情報を活用し,T2強調MRIのセグメンテーションを生成する。 まず,画像から画像への変換を実現するためにジェネレータを適用した。 次に、異なるモデルのアンサンブルからの出力をアンサンブルし、最終セグメンテーションを得る。 異なる部位/スキャナーからのMRIに対処するために,トレーニング中に様々な「オンライン」拡張を適用し,画像の外観や品質の幾何学的変動と変動をよりよく捉えた。 提案手法は,VS と cochlea のそれぞれの平均値 0.7930 と 0.7432 で,有望なセグメンテーションの構築と生成が容易である。

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