論文の概要: Self-supervised Assisted Active Learning for Skin Lesion Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07021v1
- Date: Sat, 14 May 2022 09:40:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-17 15:09:50.826606
- Title: Self-supervised Assisted Active Learning for Skin Lesion Segmentation
- Title（参考訳）: 自己指導型アクティブラーニングによる皮膚病変分割
- Authors: Ziyuan Zhao, Wenjing Lu, Zeng Zeng, Kaixin Xu, Bharadwaj Veeravalli,
Cuntai Guan
- Abstract要約: ラベルの不足は、高いアノテーションコストと専門的な要件のために、バイオメディカルなイメージセグメンテーションの長年の問題であった。
そこで本研究では,まず,自己教師型学習でセグメンテーションモデルをウォームアップする,冷間開始環境における自己教師型アクティブラーニングフレームワークを提案する。
私たちのアプローチは、既存のベースラインよりも大幅に改善され、有望なパフォーマンスを達成することができます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.78959113954792
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Label scarcity has been a long-standing issue for biomedical image
segmentation, due to high annotation costs and professional requirements.
Recently, active learning (AL) strategies strive to reduce annotation costs by
querying a small portion of data for annotation, receiving much traction in the
field of medical imaging. However, most of the existing AL methods have to
initialize models with some randomly selected samples followed by active
selection based on various criteria, such as uncertainty and diversity. Such
random-start initialization methods inevitably introduce under-value redundant
samples and unnecessary annotation costs. For the purpose of addressing the
issue, we propose a novel self-supervised assisted active learning framework in
the cold-start setting, in which the segmentation model is first warmed up with
self-supervised learning (SSL), and then SSL features are used for sample
selection via latent feature clustering without accessing labels. We assess our
proposed methodology on skin lesions segmentation task. Extensive experiments
demonstrate that our approach is capable of achieving promising performance
with substantial improvements over existing baselines.
- Abstract（参考訳）: ラベルの不足は、高いアノテーションコストと専門的な要件のために、バイオメディカルイメージセグメンテーションの長年の問題であった。
近年、アクティブラーニング(al)戦略は、少量のデータに注釈を照会することでアノテーションコストを削減し、医療画像の分野で大きな牽引力を得ている。
しかし、既存のalメソッドのほとんどは、不確実性や多様性といった様々な基準に基づいて、ランダムに選択されたサンプルでモデルを初期化する必要がある。
このようなランダムスタート初期化手法は必然的に非値冗長なサンプルと不要なアノテーションコストを導入する。
この問題に対処するために,まずセグメンテーションモデルを自己教師付き学習(SSL)でウォームアップし,次にラベルをアクセスせずに潜在機能クラスタリングによるサンプル選択にSSL機能を利用する冷間開始環境における,新しい自己教師型アクティブラーニングフレームワークを提案する。
皮膚病変分割作業における提案手法の評価を行った。
大規模な実験は、我々のアプローチが既存のベースラインよりも大幅に改善され、有望なパフォーマンスを達成することができることを示した。
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