論文の概要: ECONet: Efficient Convolutional Online Likelihood Network for Scribble-based Interactive Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04584v1
• Date: Wed, 12 Jan 2022 17:21:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-13 15:15:46.135627
• Title: ECONet: Efficient Convolutional Online Likelihood Network for Scribble-based Interactive Segmentation
• Title（参考訳）: econet:scribbleベースのインタラクティブセグメンテーションのための効率的な畳み込みオンラインラウンスネットワーク
• Authors: Muhammad Asad, Lucas Fidon, Tom Vercauteren
• Abstract要約: CT画像における COVID-19 関連肺病変の自動分画には, 大量の注記量が必要である。 我々は,アノテータがスクリブルベースインタラクションを提供する間,オンラインで学習できる効率的な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を提案する。 本研究は,新型コロナウイルス関連肺病変のアノテート,Diceスコアの16%,実行時間3$times$,スクリブルスをベースとしたラベル付きボキセル9000,といった課題において,既存の方法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.016521285275371
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic segmentation of lung lesions associated with COVID-19 in CT images requires large amount of annotated volumes. Annotations mandate expert knowledge and are time-intensive to obtain through fully manual segmentation methods. Additionally, lung lesions have large inter-patient variations, with some pathologies having similar visual appearance as healthy lung tissues. This poses a challenge when applying existing semi-automatic interactive segmentation techniques for data labelling. To address these challenges, we propose an efficient convolutional neural networks (CNNs) that can be learned online while the annotator provides scribble-based interaction. To accelerate learning from only the samples labelled through user-interactions, a patch-based approach is used for training the network. Moreover, we use weighted cross-entropy loss to address the class imbalance that may result from user-interactions. During online inference, the learned network is applied to the whole input volume using a fully convolutional approach. We compare our proposed method with state-of-the-art and show that it outperforms existing methods on the task of annotating lung lesions associated with COVID-19, achieving 16% higher Dice score while reducing execution time by 3$\times$ and requiring 9000 lesser scribbles-based labelled voxels. Due to the online learning aspect, our approach adapts quickly to user input, resulting in high quality segmentation labels. Source code will be made available upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: CT画像におけるCOVID-19関連肺病変の自動分離には,大量の注記量が必要である。 アノテーションは専門家の知識を義務付けており、完全な手動セグメンテーションメソッドを通じて取得するのに時間を要する。 さらに、肺病変は患者間の変化が大きく、健康な肺組織と類似した外観を持つ病変もある。 これは、データラベリングに既存の半自動インタラクティブセグメンテーション技術を適用する際の課題である。 これらの課題に対処するために,アノテータがスクリブルベースのインタラクションを提供する間,オンラインで学習できる効率的な畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を提案する。 ユーザインタラクションを通じてラベル付けされたサンプルのみからの学習を高速化するため、ネットワークのトレーニングにはパッチベースのアプローチが使用される。 さらに,重み付きクロスエントロピー損失を用いて,ユーザインタラクションによるクラス不均衡に対処する。 オンライン推論において、学習したネットワークは完全な畳み込みアプローチを用いて入力ボリューム全体に適用される。 提案法を最先端法と比較し,covid-19関連肺病変に注釈を付け,diceスコアを16%向上させるとともに,実行時間を3$\times$で短縮し,スクリブルベースのラベル付きボクセルを9000未満で使用する方法と比較した。 オンライン学習の側面から,我々のアプローチはユーザ入力に迅速に適応し,高品質なセグメンテーションラベルを生み出す。 ソースコードは受理次第公開される予定だ。

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