論文の概要: SUD: Supervision by Denoising for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02952v1
• Date: Mon, 7 Feb 2022 05:29:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-09 04:11:32.086066
• Title: SUD: Supervision by Denoising for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: SUD: 医用画像セグメンテーションのためのデノベーションによる監督
• Authors: Sean I. Young, Adrian V. Dalca, Enzo Ferrante, Polina Golland, Bruce Fischl, and Juan Eugenio Iglesias
• Abstract要約: そこで,本研究では,その目標を目標とすることで,セグメントモデルの監視を可能にするフレームワークであるSUD(Superervision by Denoising)を提案する。 SUDを3つのタスクキドニー,腫瘍(3D),脳(3D)セグメンテーション,皮質パーセレーション(2D)で評価し,Diceオーバーラップと時間的アンサンブルベースラインに対するセグメンテーションのハウスドルフ距離を有意に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.108931234584958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Training a fully convolutional network for semantic segmentation typically requires a large, labeled dataset with little label noise if good generalization is to be guaranteed. For many segmentation problems, however, data with pixel- or voxel-level labeling accuracy are scarce due to the cost of manual labeling. This problem is exacerbated in domains where manual annotation is difficult, resulting in large amounts of variability in the labeling even across domain experts. Therefore, training segmentation networks to generalize better by learning from both labeled and unlabeled images (called semi-supervised learning) is problem of both practical and theoretical interest. However, traditional semi-supervised learning methods for segmentation often necessitate hand-crafting a differentiable regularizer specific to a given segmentation problem, which can be extremely time-consuming. In this work, we propose "supervision by denoising" (SUD), a framework that enables us to supervise segmentation models using their denoised output as targets. SUD unifies temporal ensembling and spatial denoising techniques under a spatio-temporal denoising framework and alternates denoising and network weight update in an optimization framework for semi-supervision. We validate SUD on three tasks-kidney and tumor (3D), and brain (3D) segmentation, and cortical parcellation (2D)-demonstrating a significant improvement in the Dice overlap and the Hausdorff distance of segmentations over supervised-only and temporal ensemble baselines.
• Abstract（参考訳）: セマンティックセグメンテーションのための完全畳み込みネットワークのトレーニングは通常、適切な一般化が保証される場合、ラベルノイズが少ない大きなラベル付きデータセットを必要とする。 しかし、多くのセグメンテーション問題では、手動ラベリングのコストのためにピクセルレベルまたはボクセルレベルのラベリング精度のデータが不足している。 手動アノテーションが難しいドメインでは、この問題が悪化し、ドメインの専門家間でも、ラベリングに大量の変動が生じます。 したがって、ラベル付き画像とラベル付き画像(半教師付き学習と呼ばれる)の両方から学習することで、より一般化するための訓練用セグメンテーションネットワークは、実用的・理論的に問題となる。 しかし、セグメント化のための従来の半教師付き学習手法は、しばしば、与えられたセグメント化問題に特有の微分可能な正規化器を手作りする必要がある。 そこで本研究では,特定出力をターゲットとしてセグメント化モデルを監視可能なフレームワークであるSUD(supervision by Denoising)を提案する。 SUDは時空間重畳法と時空間重畳法を時空間重畳法で統合し,半スーパービジョン最適化フレームワークにおける分極法とネットワーク重み更新を交互に行う。 SUDは3つのタスク・キドニーと腫瘍(3D),脳(3D)セグメンテーションと2D)セグメンテーションで評価され,DiceオーバーラップとHausdorffの時間的アンサンブルベースラインに対するセグメンテーション距離が有意に改善した。

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