論文の概要: Neural Style Transfer and Unpaired Image-to-Image Translation to deal with the Domain Shift Problem on Spheroid Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09043v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 17:34:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-17 15:15:26.069922
• Title: Neural Style Transfer and Unpaired Image-to-Image Translation to deal with the Domain Shift Problem on Spheroid Segmentation
• Title（参考訳）: スフェロイドセグメンテーションにおける領域シフト問題に対処するためのニューラルスタイル転送と画像対画像変換
• Authors: Manuel Garc\'ia-Dom\'inguez and C\'esar Dom\'inguez and J\'onathan Heras and Eloy Mata and Vico Pascual
• Abstract要約: ドメインシフト(Domain shift)は、機械学習モデルの一般化問題であり、トレーニングセットのデータ分散が、デプロイ時にモデルが直面するデータ分散とは異なるときに発生する。 これは、実験条件、機器、撮影設定のばらつきによる生体画像のセグメンテーションの文脈で一般的である。 IoUを97%以上達成した4つのディープラーニングセグメンテーションモデルによる球面分割の文脈における領域シフト問題について,トレーニング分布に追従した画像を用いて検証した結果,異なる条件下で撮影された画像に適用した場合,84%まで性能が低下した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background and objectives. Domain shift is a generalisation problem of machine learning models that occurs when the data distribution of the training set is different to the data distribution encountered by the model when it is deployed. This is common in the context of biomedical image segmentation due to the variance of experimental conditions, equipment, and capturing settings. In this work, we address this challenge by studying both neural style transfer algorithms and unpaired image-to-image translation methods in the context of the segmentation of tumour spheroids. Methods. We have illustrated the domain shift problem in the context of spheroid segmentation with 4 deep learning segmentation models that achieved an IoU over 97% when tested with images following the training distribution, but whose performance decreased up to an 84\% when applied to images captured under different conditions. In order to deal with this problem, we have explored 3 style transfer algorithms (NST, deep image analogy, and STROTSS), and 6 unpaired image-to-image translations algorithms (CycleGAN, DualGAN, ForkGAN, GANILLA, CUT, and FastCUT). These algorithms have been integrated into a high-level API that facilitates their application to other contexts where the domain-shift problem occurs. Results. We have considerably improved the performance of the 4 segmentation models when applied to images captured under different conditions by using both style transfer and image-to-image translation algorithms. In particular, there are 2 style transfer algorithms (NST and deep image analogy) and 1 unpaired image-to-image translations algorithm (CycleGAN) that improve the IoU of the models in a range from 0.24 to 76.07. Therefore, reaching a similar performance to the one obtained with the models are applied to images following the training distribution.
• Abstract（参考訳）: 背景と目的。 ドメインシフト(Domain shift)は、機械学習モデルの一般化問題であり、トレーニングセットのデータ分散が、デプロイ時にモデルが直面するデータ分散とは異なるときに発生する。 これは、実験条件、機器、撮影設定のばらつきによる生体画像のセグメンテーションの文脈で一般的である。 本研究では, 腫瘍球状化のセグメンテーションの文脈において, ニューラルスタイルのトランスファーアルゴリズムと画像間変換の両手法を併用してこの問題に対処する。 メソッド。 IoUを97%以上達成した4つのディープラーニングセグメンテーションモデルによる球面分割の文脈における領域シフト問題について,トレーニング分布に追従した画像を用いて検証した結果,異なる条件下で撮影された画像に適用した場合,85%まで性能が低下した。 この問題に対処するため,NST,ディープイメージ類似,STROTSSの3つのスタイル転送アルゴリズムと,CycleGAN,DualGAN,ForkGAN,GANILLA,CUT,FastCUTの6つの未ペアイメージ変換アルゴリズムについて検討した。 これらのアルゴリズムは高レベルのAPIに統合され、ドメインシフト問題が発生する他のコンテキストへのアプリケーション導入を容易にする。 結果だ スタイル変換と画像間変換の両アルゴリズムを用いて、異なる条件下で撮影された画像に適用した場合の4分割モデルの性能を大幅に改善した。 特に、0.24から76.07の範囲でモデルのIoUを改善する2つのスタイル転送アルゴリズム(NSTとDeep Image analogy)と1つの未ペア画像画像変換アルゴリズム(CycleGAN)がある。 したがって、トレーニング分布の後の画像に対して、モデルで得られたものと同様の性能に達する。

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