論文の概要: On-the-Fly Test-time Adaptation for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05574v1
• Date: Thu, 10 Mar 2022 18:51:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-14 13:51:26.433323
• Title: On-the-Fly Test-time Adaptation for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像分割のためのオンザフライテスト時間適応
• Authors: Jeya Maria Jose Valanarasu, Pengfei Guo, Vibashan VS, and Vishal M. Patel
• Abstract要約: ソースモデルをテスト時にターゲットデータに適応させることは、データシフト問題に対する効率的な解決策である。 本稿では、各畳み込みブロックに適応バッチ正規化層を設けるAdaptive UNetという新しいフレームワークを提案する。 テスト期間中、モデルは新しいテストイメージのみを取り込み、ドメインコードを生成して、テストデータに従ってソースモデルの特徴を適応させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.476899335138164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One major problem in deep learning-based solutions for medical imaging is the drop in performance when a model is tested on a data distribution different from the one that it is trained on. Adapting the source model to target data distribution at test-time is an efficient solution for the data-shift problem. Previous methods solve this by adapting the model to target distribution by using techniques like entropy minimization or regularization. In these methods, the models are still updated by back-propagation using an unsupervised loss on complete test data distribution. In real-world clinical settings, it makes more sense to adapt a model to a new test image on-the-fly and avoid model update during inference due to privacy concerns and lack of computing resource at deployment. To this end, we propose a new setting - On-the-Fly Adaptation which is zero-shot and episodic (i.e., the model is adapted to a single image at a time and also does not perform any back-propagation during test-time). To achieve this, we propose a new framework called Adaptive UNet where each convolutional block is equipped with an adaptive batch normalization layer to adapt the features with respect to a domain code. The domain code is generated using a pre-trained encoder trained on a large corpus of medical images. During test-time, the model takes in just the new test image and generates a domain code to adapt the features of source model according to the test data. We validate the performance on both 2D and 3D data distribution shifts where we get a better performance compared to previous test-time adaptation methods. Code is available at https://github.com/jeya-maria-jose/On-The-Fly-Adaptation
• Abstract（参考訳）: 医学的イメージングのためのディープラーニングベースのソリューションにおける大きな問題の1つは、モデルがトレーニングされたものとは異なるデータディストリビューション上でテストされた場合、パフォーマンスが低下することである。 テスト時のデータ分散にソースモデルを適用することは、データシフト問題の効率的な解決策である。 以前の手法では、エントロピー最小化や正規化といった手法を用いて、モデルをターゲットの分布に適応させることでこれを解決する。 これらの方法では、完全なテストデータ分布に対する教師なし損失を使用して、バックプロパゲーションによってモデルが更新される。 実際の臨床環境では、モデルがオンザフライで新しいテストイメージに適応し、プライバシの懸念とデプロイ時のコンピューティングリソースの不足のために推論中のモデル更新を避ける方がより合理的です。 この目的のために、ゼロショットでエピソディックなOn-the-Fly Adaptationを新たに提案する(つまり、モデルは一度に1つの画像に適合し、テスト期間中にバックプロパゲーションを行わない)。 そこで本研究では,各畳み込みブロックに適応型バッチ正規化層を設けたadaptive unetという新しいフレームワークを提案する。 ドメインコードは、医療画像の大きなコーパスで訓練された訓練済みエンコーダを用いて生成される。 テスト中のモデルは、新しいテストイメージだけを取り込んで、テストデータに従ってソースモデルの特徴を適合させるためにドメインコードを生成する。 従来のテスト時間適応法よりも優れた性能が得られる2次元および3次元データ分散シフトの性能を検証した。 コードはhttps://github.com/jeya-maria-jose/On-The-Fly-Adaptationで入手できる。

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