論文の概要: Causality-inspired Single-source Domain Generalization for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12525v2
• Date: Fri, 26 Nov 2021 17:09:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 12:42:57.139987
• Title: Causality-inspired Single-source Domain Generalization for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医学画像分割のための因果性に触発された単一ソースドメインの一般化
• Authors: Cheng Ouyang, Chen Chen, Surui Li, Zeju Li, Chen Qin, Wenjia Bai, Daniel Rueckert
• Abstract要約: 合成ドメインシフトトレーニング例にセグメンテーションモデルを公開するための簡単なデータ拡張手法を提案する。 具体的には,1)画像強度とテクスチャの相違に頑健な深層モデルを実現するために,ランダムに重み付けされた浅層ネットワーク群を用いる。 我々は、ネットワークが予測を行うためのドメイン固有の手がかりとして捉えうる画像内のオブジェクト間の急激な相関を取り除き、未知のドメインに分解する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.535598563779475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep learning models usually suffer from domain shift issues, where models trained on one source domain do not generalize well to other unseen domains. In this work, we investigate the single-source domain generalization problem: training a deep network that is robust to unseen domains, under the condition that training data is only available from one source domain, which is common in medical imaging applications. We tackle this problem in the context of cross-domain medical image segmentation. Under this scenario, domain shifts are mainly caused by different acquisition processes. We propose a simple causality-inspired data augmentation approach to expose a segmentation model to synthesized domain-shifted training examples. Specifically, 1) to make the deep model robust to discrepancies in image intensities and textures, we employ a family of randomly-weighted shallow networks. They augment training images using diverse appearance transformations. 2) Further we show that spurious correlations among objects in an image are detrimental to domain robustness. These correlations might be taken by the network as domain-specific clues for making predictions, and they may break on unseen domains. We remove these spurious correlations via causal intervention. This is achieved by resampling the appearances of potentially correlated objects independently. The proposed approach is validated on three cross-domain segmentation tasks: cross-modality (CT-MRI) abdominal image segmentation, cross-sequence (bSSFP-LGE) cardiac MRI segmentation, and cross-center prostate MRI segmentation. The proposed approach yields consistent performance gains compared with competitive methods when tested on unseen domains.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、通常、あるソースドメインでトレーニングされたモデルが他の目に見えないドメインにうまく一般化しない、ドメインシフトの問題に苦しむ。 本研究では, 医用画像アプリケーションで一般的である1つのソースドメインからのみ, トレーニングデータが利用可能であることを条件として, 未取得ドメインに頑健な深層ネットワークをトレーニングする, 単一ソースドメイン一般化問題について検討する。 ドメイン間医療画像セグメンテーションの文脈においてこの問題に対処する。 このシナリオでは、ドメインシフトは主に異なる取得プロセスによって引き起こされる。 ドメインシフトトレーニング例の合成にセグメンテーションモデルを公開するために,単純な因果関係に触発されたデータ拡張手法を提案する。 具体的には 1) 深層モデルを画像強度とテクスチャのばらつきに頑健にするために, ランダムに重み付けされた浅層ネットワーク群を用いた。 多様な外観変換を用いてトレーニングイメージを増強する。 2)さらに,画像内のオブジェクト間のスプリアス相関がドメインロバスト性に有害であることを示す。 これらの相関関係は、ネットワークによって予測を行うためのドメイン固有の手がかりとして捉えられ、未知のドメインを壊す可能性がある。 因果介入によってこれらの急激な相関を除去する。 これは、潜在的な相関オブジェクトの外観を独立に再サンプリングすることで達成される。 提案手法は,CT-MRIの腹部画像分割,bSSFP-LGEの心臓MRI分割,中心前立腺MRI分割という3つの領域横断的課題に対して検証された。 提案手法は,未取得領域でテストした場合の競合手法と比較して,一貫性のある性能向上を実現する。

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