論文の概要: Generalizable Cross-modality Medical Image Segmentation via Style Augmentation and Dual Normalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11177v1
• Date: Tue, 21 Dec 2021 13:18:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-22 14:11:38.082088
• Title: Generalizable Cross-modality Medical Image Segmentation via Style Augmentation and Dual Normalization
• Title（参考訳）: スタイル拡張とデュアル正規化による一般化可能なクロスモーダル医用画像分割
• Authors: Ziqi Zhou, Lei Qi, Xin Yang, Dong Ni, Yinghuan Shi
• Abstract要約: 本稿では,拡張されたソース類似画像とソース類似画像を利用する新しいデュアル正規化モジュールを提案する。 我々の手法は、他の最先端の領域一般化手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.470385509955687
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For medical image segmentation, imagine if a model was only trained using MR images in source domain, how about its performance to directly segment CT images in target domain? This setting, namely generalizable cross-modality segmentation, owning its clinical potential, is much more challenging than other related settings, e.g., domain adaptation. To achieve this goal, we in this paper propose a novel dual-normalization module by leveraging the augmented source-similar and source-dissimilar images during our generalizable segmentation. To be specific, given a single source domain, aiming to simulate the possible appearance change in unseen target domains, we first utilize a nonlinear transformation to augment source-similar and source-dissimilar images. Then, to sufficiently exploit these two types of augmentations, our proposed dual-normalization based model employs a shared backbone yet independent batch normalization layer for separate normalization. Afterwards, we put forward a style-based selection scheme to automatically choose the appropriate path in the test stage. Extensive experiments on three publicly available datasets, i.e., BraTS, Cross-Modality Cardiac and Abdominal Multi-Organ dataset, have demonstrated that our method outperforms other state-of-the-art domain generalization methods.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションでは、モデルがソース領域のMR画像のみを使用して訓練された場合、ターゲット領域のCT画像を直接セグメンテーションする性能はどうだろうか? この設定、すなわち、その臨床的ポテンシャルを所有する一般化可能なクロスモダリティセグメンテーションは、ドメイン適応のような他の関連する設定よりもはるかに困難である。 この目的を達成するために,一般化可能なセグメンテーションにおいて,拡張されたソース類似画像とソース類似画像を利用する新しい二重正規化モジュールを提案する。 具体的には、単一のソースドメインが与えられた場合、対象領域が見当たらない場合の外観変化をシミュレートするために、まず、ソース類似およびソース異種画像の拡張に非線形変換を利用する。 次に,これら2種類の拡張を十分に活用するために,提案する2重正規化モデルでは,個別正規化のために共有バックボーンと独立なバッチ正規化層を用いる。 その後,テストステージの適切なパスを自動的に選択するためのスタイルベース選択スキームを策定した。 BraTS,Cross-Modality Cardiac,Abdominal Multi-Organの3つの公開データセットに対する大規模な実験により,本手法が他の最先端ドメイン一般化手法よりも優れていることが示された。

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