論文の概要: Adversarial Consistency for Single Domain Generalization in Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13737v2
• Date: Wed, 29 Jun 2022 20:23:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-02 15:29:16.687242
• Title: Adversarial Consistency for Single Domain Generalization in Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像セグメンテーションにおける単一領域一般化のための逆整合性
• Authors: Yanwu Xu, Shaoan Xie, Maxwell Reynolds, Matthew Ragoza, Mingming Gong, and Kayhan Batmanghelich
• Abstract要約: 臓器セグメンテーションのためのドメイン一般化(DG)法は、訓練中に複数のドメインからのトレーニングデータを必要とする。 そこで本研究では,エンフィングル領域のデータに基づいて訓練された臓器分割のための新しい対向領域一般化手法を提案する。 本手法は, 未知のモダリティ, 走査プロトコル, スキャナーサイトに対して, 様々な臓器のセグメンテーションについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.84892917309007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An organ segmentation method that can generalize to unseen contrasts and scanner settings can significantly reduce the need for retraining of deep learning models. Domain Generalization (DG) aims to achieve this goal. However, most DG methods for segmentation require training data from multiple domains during training. We propose a novel adversarial domain generalization method for organ segmentation trained on data from a \emph{single} domain. We synthesize the new domains via learning an adversarial domain synthesizer (ADS) and presume that the synthetic domains cover a large enough area of plausible distributions so that unseen domains can be interpolated from synthetic domains. We propose a mutual information regularizer to enforce the semantic consistency between images from the synthetic domains, which can be estimated by patch-level contrastive learning. We evaluate our method for various organ segmentation for unseen modalities, scanning protocols, and scanner sites.
• Abstract（参考訳）: 未認識のコントラストやスキャナの設定に一般化できるオルガンセグメンテーションは、ディープラーニングモデルの再トレーニングの必要性を大幅に減らすことができる。 ドメイン一般化(DG)はこの目標を達成することを目指している。 しかし、ほとんどのDGメソッドは、トレーニング中に複数のドメインからのトレーニングデータを必要とする。 そこで本稿では,emph{single} ドメインのデータに基づいて訓練された臓器分節に対する新しい対向領域一般化手法を提案する。 新しいドメインをads(adversarial domain synthesizer)を学習することで合成し、合成ドメインが十分な面積の可算分布をカバーできると仮定し、未発見のドメインを合成ドメインから補間できると仮定する。 パッチレベルのコントラスト学習によって推定できる合成領域の画像間のセマンティック一貫性を強制する相互情報正規化器を提案する。 本手法は,未認識のモダリティ,走査プロトコル,スキャナサイトに対する各種臓器セグメンテーションの評価を行う。

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