論文の概要: Contrastive Image Synthesis and Self-supervised Feature Adaptation for
Cross-Modality Biomedical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13240v3
- Date: Fri, 1 Sep 2023 17:08:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-04 17:27:51.338967
- Title: Contrastive Image Synthesis and Self-supervised Feature Adaptation for
Cross-Modality Biomedical Image Segmentation
- Title（参考訳）: クロスモーダルバイオメディカルイメージセグメンテーションのためのコントラスト画像合成と自己監督的特徴適応
- Authors: Xinrong Hu, Corey Wang, Yiyu Shi
- Abstract要約: CISFAは、画像ドメインの翻訳と、クロスモーダルなバイオメディカルなイメージセグメンテーションのための教師なしの機能適応に基づいている。
我々は,片側生成モデルを用いて,入力画像のサンプルパッチと対応する合成画像との重み付けパッチワイドコントラスト損失を付加する。
腹腔・全心に対するCTおよびMRI画像を含むセグメンテーションタスクについて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.772764547425291
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work presents a novel framework CISFA (Contrastive Image synthesis and
Self-supervised Feature Adaptation)that builds on image domain translation and
unsupervised feature adaptation for cross-modality biomedical image
segmentation. Different from existing works, we use a one-sided generative
model and add a weighted patch-wise contrastive loss between sampled patches of
the input image and the corresponding synthetic image, which serves as shape
constraints. Moreover, we notice that the generated images and input images
share similar structural information but are in different modalities. As such,
we enforce contrastive losses on the generated images and the input images to
train the encoder of a segmentation model to minimize the discrepancy between
paired images in the learned embedding space. Compared with existing works that
rely on adversarial learning for feature adaptation, such a method enables the
encoder to learn domain-independent features in a more explicit way. We
extensively evaluate our methods on segmentation tasks containing CT and MRI
images for abdominal cavities and whole hearts. Experimental results show that
the proposed framework not only outputs synthetic images with less distortion
of organ shapes, but also outperforms state-of-the-art domain adaptation
methods by a large margin.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, 画像ドメイン翻訳と非教師なし特徴適応に基づく, クロスモーダルバイオメディカル画像セグメンテーションのための新しいフレームワーク CISFA (Contrastive Image synthesis and Self-supervised Feature Adaptation) を提案する。
既存の作品と異なり、片面生成モデルを用いて、入力画像のサンプルパッチと対応する合成画像との重み付きパッチ回りの対比損失を付加し、形状制約となる。
さらに, 生成した画像と入力画像が類似した構造情報を共有するが, モダリティが異なることに気付く。
そこで我々は、生成した画像と入力画像に対してコントラスト的損失を課し、セグメンテーションモデルのエンコーダを訓練し、学習された埋め込み空間におけるペア画像間の差を最小限に抑える。
機能適応のための逆学習に依存する既存の作品と比較すると、エンコーダはより明示的な方法でドメインに依存しない特徴を学習できる。
腹部空洞および全心臓に対するctおよびmri画像を含む分節処理の方法について広範囲に検討した。
実験結果から,提案フレームワークは臓器形状の歪みが少なく合成画像を出力するだけでなく,最先端の領域適応法よりも大きなマージンで優れることがわかった。
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