論文の概要: Inconsistency-aware Uncertainty Estimation for Semi-supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08762v1
• Date: Sun, 17 Oct 2021 08:49:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 16:30:58.790675
• Title: Inconsistency-aware Uncertainty Estimation for Semi-supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 半教師付き医用画像分割における不確実性推定
• Authors: Yinghuan Shi, Jian Zhang, Tong Ling, Jiwen Lu, Yefeng Zheng, Qian Yu, Lei Qi, Yang Gao
• Abstract要約: 我々は、不確実性推定と個別の自己学習戦略に基づいて、新しい半教師付きセグメンテーションモデル、すなわち保守的ラディカルネットワーク(CoraNet)を提案する。 現在の技術と比較すると、ColaNetは優れたパフォーマンスを示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.9634065964963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In semi-supervised medical image segmentation, most previous works draw on the common assumption that higher entropy means higher uncertainty. In this paper, we investigate a novel method of estimating uncertainty. We observe that, when assigned different misclassification costs in a certain degree, if the segmentation result of a pixel becomes inconsistent, this pixel shows a relative uncertainty in its segmentation. Therefore, we present a new semi-supervised segmentation model, namely, conservative-radical network (CoraNet in short) based on our uncertainty estimation and separate self-training strategy. In particular, our CoraNet model consists of three major components: a conservative-radical module (CRM), a certain region segmentation network (C-SN), and an uncertain region segmentation network (UC-SN) that could be alternatively trained in an end-to-end manner. We have extensively evaluated our method on various segmentation tasks with publicly available benchmark datasets, including CT pancreas, MR endocardium, and MR multi-structures segmentation on the ACDC dataset. Compared with the current state of the art, our CoraNet has demonstrated superior performance. In addition, we have also analyzed its connection with and difference from conventional methods of uncertainty estimation in semi-supervised medical image segmentation.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き医療画像のセグメンテーションにおいて、ほとんどの以前の研究はエントロピーがより高い不確実性を意味するという一般的な仮定に基づいている。 本稿では,不確かさを推定する新しい手法について検討する。 異なる分類コストを一定範囲で割り当てると、ピクセルのセグメンテーション結果が一貫性に欠けると、このピクセルはそのセグメンテーションにおける相対的不確実性を示す。 そこで我々は,不確実性推定と個別の自己学習戦略に基づいて,新たな半教師付きセグメンテーションモデル,すなわち保守的ラジカルネットワーク(略してCoraNet)を提案する。 特に,我々のCoraNetモデルは,保守的ラジカルモジュール(CRM),特定の領域分割ネットワーク(C-SN),不確実な領域分割ネットワーク(UC-SN)の3つの主要コンポーネントから構成される。 acdcデータセット上のct pancreas,mr endocardium,mr multi-structures segmentationなどのベンチマークデータセットを用いて,様々なセグメンテーションタスクの手法を広範囲に評価した。 現在の技術と比較すると、ColaNetは優れたパフォーマンスを示しています。 また,半監督医用画像セグメント化における従来の不確実性推定手法との関連性や差異も分析した。

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