論文の概要: CycleMix: A Holistic Strategy for Medical Image Segmentation from Scribble Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01475v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 01:22:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-05 09:32:11.245996
• Title: CycleMix: A Holistic Strategy for Medical Image Segmentation from Scribble Supervision
• Title（参考訳）: cyclemix:scribble supervisorによる医用画像分割のための総合的戦略
• Authors: Ke Zhang and Xiahai Zhuang
• Abstract要約: 本稿では,混合拡張とサイクル整合性からなる,スクリブル学習に基づく医用画像セグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。 提案手法は,完全教師付き手法と同等あるいはそれ以上の精度で性能を向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.188681108101196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Curating a large set of fully annotated training data can be costly, especially for the tasks of medical image segmentation. Scribble, a weaker form of annotation, is more obtainable in practice, but training segmentation models from limited supervision of scribbles is still challenging. To address the difficulties, we propose a new framework for scribble learning-based medical image segmentation, which is composed of mix augmentation and cycle consistency and thus is referred to as CycleMix. For augmentation of supervision, CycleMix adopts the mixup strategy with a dedicated design of random occlusion, to perform increments and decrements of scribbles. For regularization of supervision, CycleMix intensifies the training objective with consistency losses to penalize inconsistent segmentation, which results in significant improvement of segmentation performance. Results on two open datasets, i.e., ACDC and MSCMRseg, showed that the proposed method achieved exhilarating performance, demonstrating comparable or even better accuracy than the fully-supervised methods. The code and expert-made scribble annotations for MSCMRseg will be released once this article is accepted for publication.
• Abstract（参考訳）: 医用画像セグメンテーションのタスクでは, 大量の完全注釈付きトレーニングデータの収集に費用がかかる。 より弱い形のアノテーションであるscribbleは、実際にはより得ることができるが、scribblesの限られた監督からセグメンテーションモデルを訓練することは依然として困難である。 そこで本研究では,この課題に対処するために,混合強化とサイクル一貫性からなるクリブル学習に基づく医用画像セグメンテーションのための新しい枠組みを提案する。 監督強化のため、CycleMixはランダム閉塞の専用設計でミックスアップ戦略を採用し、スクリブルのインクリメントとデクリメントを実行する。 監督の正則化のために、cyclemixは一貫性の損失を伴うトレーニング目標を強化し、一貫性のないセグメンテーションを罰し、結果としてセグメンテーション性能が大幅に向上する。 ACDCとMSCMRsegの2つのオープンデータセットの結果、提案手法は性能を向上し、完全教師付き手法と同等あるいはそれ以上の精度を示した。 MSCMRsegのコードと専門家が作ったスクリブルアノテーションは、この記事が公開されたらリリースされる。

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