論文の概要: Exploring Feature Representation Learning for Semi-supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10989v2
• Date: Sun, 30 Jul 2023 13:54:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 01:16:24.291334
• Title: Exploring Feature Representation Learning for Semi-supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 半教師型医用画像分割のための特徴表現学習
• Authors: Huimin Wu, Xiaomeng Li, and Kwang-Ting Cheng
• Abstract要約: 半教師型医用画像分割のための2段階フレームワークを提案する。 重要な洞察は、ラベル付きおよびラベルなし(擬似ラベル付き)画像による特徴表現学習を探索することである。 段階適応型コントラスト学習法を提案し, 境界対応型コントラスト学習法を提案する。 本稿では,高品質な擬似ラベルを生成するためのアレータリック不確実性認識手法,すなわちAUAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.608293915653558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a simple yet effective two-stage framework for semi-supervised medical image segmentation. Unlike prior state-of-the-art semi-supervised segmentation methods that predominantly rely on pseudo supervision directly on predictions, such as consistency regularization and pseudo labeling, our key insight is to explore the feature representation learning with labeled and unlabeled (i.e., pseudo labeled) images to regularize a more compact and better-separated feature space, which paves the way for low-density decision boundary learning and therefore enhances the segmentation performance. A stage-adaptive contrastive learning method is proposed, containing a boundary-aware contrastive loss that takes advantage of the labeled images in the first stage, as well as a prototype-aware contrastive loss to optimize both labeled and pseudo labeled images in the second stage. To obtain more accurate prototype estimation, which plays a critical role in prototype-aware contrastive learning, we present an aleatoric uncertainty-aware method, namely AUA, to generate higher-quality pseudo labels. AUA adaptively regularizes prediction consistency by taking advantage of image ambiguity, which, given its significance, is under-explored by existing works. Our method achieves the best results on three public medical image segmentation benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,半教師付き医用画像分割のための簡易かつ効果的な2段階フレームワークを提案する。 整合性正規化や擬似ラベリングといった予測に直接疑似監督に依存する従来の半教師付きセグメンテーション手法とは異なり、我々の重要な洞察は、ラベル付きおよびラベルなし(擬似ラベル付き)画像による特徴表現学習を探求し、よりコンパクトでより分離された特徴空間を正規化することであり、低密度決定境界学習の道を切り拓き、セグメンテーション性能を向上させることである。 第1段階でラベル付き画像を利用する境界対応型コントラスト損失と、第2段階でラベル付き画像と擬似ラベル付き画像の両方を最適化するプロトタイプ対応コントラスト損失とを含む、ステージ適応型コントラスト学習方法を提案する。 プロトタイプ認識型コントラスト学習において重要な役割を果たす,より正確なプロトタイプ推定を行うため, aua法を用いて高品質な擬似ラベルを生成する。 AUAは画像の曖昧さを利用して予測一貫性を適応的に調整する。 本手法は,3つの医用画像セグメンテーションベンチマークにおいて最良の結果を得る。

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