論文の概要: Augmentation based unsupervised domain adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11486v1
- Date: Wed, 23 Feb 2022 13:06:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-24 14:58:54.569092
- Title: Augmentation based unsupervised domain adaptation
- Title（参考訳）: 拡張に基づく教師なしドメイン適応
- Authors: Mauricio Orbes-Arteaga, Thomas Varsavsky, Lauge Sorensen, Mads
Nielsen, Akshay Pai, Sebastien Ourselin, Marc Modat, and M Jorge Cardoso
- Abstract要約: 小さく非表現的なデータに基づいてトレーニングされたディープラーニングモデルは、トレーニングに使用されるものと異なるデータにデプロイされた場合、パフォーマンスが向上する傾向があります。
本手法は, 対向領域適応と整合性トレーニングの特性を利用して, より堅牢な適応を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.304713283039168
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The insertion of deep learning in medical image analysis had lead to the
development of state-of-the art strategies in several applications such a
disease classification, as well as abnormality detection and segmentation.
However, even the most advanced methods require a huge and diverse amount of
data to generalize. Because in realistic clinical scenarios, data acquisition
and annotation is expensive, deep learning models trained on small and
unrepresentative data tend to outperform when deployed in data that differs
from the one used for training (e.g data from different scanners). In this
work, we proposed a domain adaptation methodology to alleviate this problem in
segmentation models. Our approach takes advantage of the properties of
adversarial domain adaptation and consistency training to achieve more robust
adaptation. Using two datasets with white matter hyperintensities (WMH)
annotations, we demonstrated that the proposed method improves model
generalization even in corner cases where individual strategies tend to fail.
- Abstract（参考訳）: 医用画像解析における深層学習の挿入は、疾患分類や異常検出やセグメンテーションといったいくつかの応用における最先端技術戦略の発展につながった。
しかし、最も先進的な手法でさえ一般化するには膨大な量のデータを必要とする。
現実的な臨床シナリオでは、データ取得とアノテーションは高価であるため、小さなデータと非表現データでトレーニングされたディープラーニングモデルは、トレーニングに使用されるデータ(例えば、異なるスキャナからのデータ)と異なるデータにデプロイされる場合よりも優れています。
本研究では,この問題をセグメント化モデルで緩和する領域適応手法を提案する。
本手法は, 対向領域適応と整合性トレーニングの特性を利用して, より堅牢な適応を実現する。
ホワイトマターハイパーインテンシティ(WMH)アノテーションを持つ2つのデータセットを用いて,個々の戦略が失敗する傾向にあるコーナーケースにおいても,モデル一般化を改善することを示した。
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