論文の概要: CS$^2$: A Controllable and Simultaneous Synthesizer of Images and Annotations with Minimal Human Intervention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13394v1
• Date: Mon, 20 Jun 2022 15:09:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-04 01:21:31.080291
• Title: CS$^2$: A Controllable and Simultaneous Synthesizer of Images and Annotations with Minimal Human Intervention
• Title（参考訳）: CS$^2$:ミニマルヒューマン・インターベンションによる画像とアノテーションの制御可能かつ同時合成
• Authors: Xiaodan Xing, Jiahao Huang, Yang Nan, Yinzhe Wu, Chengjia Wang, Zhifan Gao, Simon Walsh, Guang Yang
• Abstract要約: 実写画像と対応するアノテーションを同時に生成する新しい制御可能同時合成器(CS$2$)を提案する。 提案するコントリビューションには,1)参照CT画像からスタイル情報と教師なしセグメンテーションマスクから構造情報の両方を受信する条件付き画像合成ネットワーク,2)これらの合成画像を自動的にセグメンテーションする対応するセグメンテーションマスクネットワークがある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.465671939864428
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The destitution of image data and corresponding expert annotations limit the training capacities of AI diagnostic models and potentially inhibit their performance. To address such a problem of data and label scarcity, generative models have been developed to augment the training datasets. Previously proposed generative models usually require manually adjusted annotations (e.g., segmentation masks) or need pre-labeling. However, studies have found that these pre-labeling based methods can induce hallucinating artifacts, which might mislead the downstream clinical tasks, while manual adjustment could be onerous and subjective. To avoid manual adjustment and pre-labeling, we propose a novel controllable and simultaneous synthesizer (dubbed CS$^2$) in this study to generate both realistic images and corresponding annotations at the same time. Our CS$^2$ model is trained and validated using high resolution CT (HRCT) data collected from COVID-19 patients to realize an efficient infections segmentation with minimal human intervention. Our contributions include 1) a conditional image synthesis network that receives both style information from reference CT images and structural information from unsupervised segmentation masks, and 2) a corresponding segmentation mask synthesis network to automatically segment these synthesized images simultaneously. Our experimental studies on HRCT scans collected from COVID-19 patients demonstrate that our CS$^2$ model can lead to realistic synthesized datasets and promising segmentation results of COVID infections compared to the state-of-the-art nnUNet trained and fine-tuned in a fully supervised manner.
• Abstract（参考訳）: 画像データの削除とそれに対応する専門家アノテーションは、AI診断モデルのトレーニング能力を制限するとともに、パフォーマンスを阻害する可能性がある。 このようなデータとラベルの不足に対処するため、トレーニングデータセットを増強する生成モデルが開発されている。 以前提案された生成モデルは、通常手動で調整されたアノテーション(セグメンテーションマスクなど)を必要とする。 しかし、これらの前ラベルベースの手法は幻覚を誘発し、下流の臨床課題を誤解させる可能性があるが、手作業による調整は有意で主観的である可能性がある。 そこで本研究では,手動調整と事前ラベル付けを避けるために,実写画像と対応するアノテーションを同時に生成する新しい制御可能同時合成器(CS$^2$)を提案する。 cs$^2$モデルは、covid-19患者から収集された高分解能ct(hrct)データを用いて訓練、検証され、ヒトの介入を最小限に抑える効率的な感染分節化を実現する。 私たちの貢献には 1)参照ct画像からスタイル情報と教師なしセグメンテーションマスクから構造情報の両方を受信する条件付き画像合成ネットワーク、 2)これらの合成画像を同時にセグメンテーションするための対応するセグメンテーションマスク合成ネットワーク。 新型コロナウイルス(covid-19)患者から収集したhrctスキャンによる実験により, cs$^2$モデルが現実的な合成データセットにつながり, 感染症のセグメント化結果が期待できることが示された。

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