論文の概要: Calibrating Label Distribution for Class-Imbalanced Barely-Supervised Knee Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03644v1
• Date: Sat, 7 May 2022 12:53:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-10 15:54:42.776528
• Title: Calibrating Label Distribution for Class-Imbalanced Barely-Supervised Knee Segmentation
• Title（参考訳）: 階級不均衡型ベーリースーパービジョン膝節切片のキャリブレーションラベル分布
• Authors: Yiqun Lin, Huifeng Yao, Zezhong Li, Guoyan Zheng, Xiaomeng Li
• Abstract要約: 半教師付き学習(SSL)は、ラベル付きデータの不十分なトレーニングに非常に望ましい。 うるさいラベルとバランスの取れないラベルを伴い, 膝のセグメンテーションをほとんど指導しない新しい枠組みを提案する。 我々の手法は最先端のSSLメソッドよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.21648118505577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Segmentation of 3D knee MR images is important for the assessment of osteoarthritis. Like other medical data, the volume-wise labeling of knee MR images is expertise-demanded and time-consuming; hence semi-supervised learning (SSL), particularly barely-supervised learning, is highly desirable for training with insufficient labeled data. We observed that the class imbalance problem is severe in the knee MR images as the cartilages only occupy 6% of foreground volumes, and the situation becomes worse without sufficient labeled data. To address the above problem, we present a novel framework for barely-supervised knee segmentation with noisy and imbalanced labels. Our framework leverages label distribution to encourage the network to put more effort into learning cartilage parts. Specifically, we utilize 1.) label quantity distribution for modifying the objective loss function to a class-aware weighted form and 2.) label position distribution for constructing a cropping probability mask to crop more sub-volumes in cartilage areas from both labeled and unlabeled inputs. In addition, we design dual uncertainty-aware sampling supervision to enhance the supervision of low-confident categories for efficient unsupervised learning. Experiments show that our proposed framework brings significant improvements by incorporating the unlabeled data and alleviating the problem of class imbalance. More importantly, our method outperforms the state-of-the-art SSL methods, demonstrating the potential of our framework for the more challenging SSL setting.
• Abstract（参考訳）: 3次元膝関節mr画像の分割は変形性関節症の診断に重要である。 他の医療データと同様に、膝関節MRI画像のボリュームワイド表示は専門知識が要求され、時間を要するため、半教師付き学習(SSL)、特にほとんど教師なし学習は、ラベル付きデータの不十分なトレーニングに非常に望ましい。 膝関節MRI像では, 軟骨が前景体積の6%しか占めていないため, クラス不均衡の問題は深刻であり, 十分なラベル付きデータがないと状況は悪化する。 以上の問題に対処するため,ノイズとバランスの取れないラベルを伴い,膝のセグメンテーションをほとんど制御できない新しい枠組みを提案する。 われわれのフレームワークはラベル分布を利用して、ネットワークが軟骨部分の学習にもっと努力するよう促している。 具体的には 1)客観損失関数をクラス認識重み付け形式に変更するためのラベル量分布と 2 ラベル付き及びラベル付き入力の両方から軟骨領域のサブボリュームを生産するクロッピング確率マスクを構築するためのラベル位置分布。 さらに,2つの不確実性を考慮したサンプリング監視を設計し,非教師なしの効率的な学習のための低信頼カテゴリの監視を強化する。 実験の結果,提案フレームワークはラベルのないデータを組み込んで,クラス不均衡の問題を軽減することにより,大幅な改善をもたらすことがわかった。 さらに重要なことに、我々のメソッドは最先端のSSLメソッドよりも優れており、より難しいSSL設定のためのフレームワークの可能性を示しています。

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