論文の概要: 3D Intracranial Aneurysm Classification and Segmentation via Unsupervised Dual-branch Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02198v1
• Date: Thu, 6 Jan 2022 02:03:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-10 14:51:08.275072
• Title: 3D Intracranial Aneurysm Classification and Segmentation via Unsupervised Dual-branch Learning
• Title（参考訳）: 教師なしデュアルブランチ学習による脳動脈瘤の3次元分類と分節化
• Authors: Di Shao, Xuequan Lu, Xiao Liu
• Abstract要約: 頭蓋内動脈瘤は近年一般的であり、それをインテリジェントに検出する方法は、デジタルヘルスにおいて非常に重要である。 3Dポイントクラウドデータに基づく頭蓋内動脈瘤検出のための教師なし手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.248520176546293
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intracranial aneurysms are common nowadays and how to detect them intelligently is of great significance in digital health. While most existing deep learning research focused on medical images in a supervised way, we introduce an unsupervised method for the detection of intracranial aneurysms based on 3D point cloud data. In particular, our method consists of two stages: unsupervised pre-training and downstream tasks. As for the former, the main idea is to pair each point cloud with its jittered counterpart and maximise their correspondence. Then we design a dual-branch contrastive network with an encoder for each branch and a subsequent common projection head. As for the latter, we design simple networks for supervised classification and segmentation training. Experiments on the public dataset (IntrA) show that our unsupervised method achieves comparable or even better performance than some state-of-the-art supervised techniques, and it is most prominent in the detection of aneurysmal vessels. Experiments on the ModelNet40 also show that our method achieves the accuracy of 90.79\% which outperforms existing state-of-the-art unsupervised models.
• Abstract（参考訳）: 頭蓋内動脈瘤は近年一般的であり、それをインテリジェントに検出する方法はデジタルヘルスにおいて非常に重要である。 既存の深層学習研究は、医用画像の教師あり方式に重点を置いているが、3Dポイントクラウドデータに基づく頭蓋内動脈瘤検出のための教師なし手法を導入している。 特に本手法は,教師なし事前学習とダウンストリームタスクの2段階からなる。 前者については、各点の雲をジッタリングした雲と組み合わせて対応を最大化するというのが主な考えである。 次に、各分岐とその後の共通投影ヘッドのためのエンコーダを備えた二重分岐コントラストネットワークを設計する。 後者については,教師付き分類とセグメンテーショントレーニングのための単純なネットワークを設計する。 intra(public dataset)による実験では,最先端の監視技術と同等あるいはそれ以上のパフォーマンスが得られており,動脈瘤血管の検出において最も顕著である。 ModelNet40の実験では、既存の最先端の教師なしモデルを上回る90.79\%の精度を達成した。

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