論文の概要: Learning Morphological Feature Perturbations for Calibrated Semi-Supervised Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10196v1
• Date: Sat, 19 Mar 2022 00:10:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 14:13:09.986518
• Title: Learning Morphological Feature Perturbations for Calibrated Semi-Supervised Segmentation
• Title（参考訳）: 校正半監督セグメンテーションのための形態的特徴摂動の学習
• Authors: Mou-Cheng Xu, Yu-Kun Zhou, Chen Jin, Stefano B Blumberg, Frederick J Wilson, Marius deGroot, Daniel C. Alexander, Neil P. Oxtoby and Joseph Jacob
• Abstract要約: 一貫性駆動型半教師付きセグメンテーションフレームワークMisMatchを提案する。 MisMatchは、特徴摂動を学ぶために不変な予測を生成する。 2つのセグメンテーションタスクにおいて、最先端の半教師付き手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.082221236136389
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We propose MisMatch, a novel consistency-driven semi-supervised segmentation framework which produces predictions that are invariant to learnt feature perturbations. MisMatch consists of an encoder and a two-head decoders. One decoder learns positive attention to the foreground regions of interest (RoI) on unlabelled images thereby generating dilated features. The other decoder learns negative attention to the foreground on the same unlabelled images thereby generating eroded features. We then apply a consistency regularisation on the paired predictions. MisMatch outperforms state-of-the-art semi-supervised methods on a CT-based pulmonary vessel segmentation task and a MRI-based brain tumour segmentation task. In addition, we show that the effectiveness of MisMatch comes from better model calibration than its supervised learning counterpart.
• Abstract（参考訳）: 特徴摂動を学習するために不変な予測を生成する新しい一貫性駆動型半教師付きセグメンテーションフレームワークMisMatchを提案する。 MisMatchはエンコーダと2ヘッドデコーダで構成される。 1つのデコーダは、未ラベル画像のフォアグラウンド領域(RoI)に正の注意を払い、拡張された特徴を生成する。 他方のデコーダは、同じ未ラベル画像のフォアグラウンドに対して負の注意を学習し、浸食特徴を生成する。 次にペア化された予測に一貫性の規則化を適用する。 MisMatchは、CTベースの肺血管セグメンテーションタスクとMRIベースの脳腫瘍セグメンテーションタスクにおいて、最先端の半監督手法より優れている。 さらに,MisMatchの有効性は,教師付き学習方法よりもモデル校正が優れていることを示す。

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