論文の概要: Semantic decomposition Network with Contrastive and Structural
Constraints for Dental Plaque Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06283v1
- Date: Fri, 12 Aug 2022 14:10:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-15 12:54:21.992845
- Title: Semantic decomposition Network with Contrastive and Structural
Constraints for Dental Plaque Segmentation
- Title(参考訳): 歯科プラークセグメンテーションのためのコントラスト・構造制約付き意味分解ネットワーク
- Authors: Jian Shi, Baoli Sun, Xinchen Ye, Zhihui Wang, Xiaolong Luo, Jin Liu,
Heli Gao, Haojie Li
- Abstract要約: デンタルプラークのセグメンテーションは、セマンティックブルーの領域で歯とデンタルプラークを識別する必要がある課題である。
本稿では, 歯と歯冠のセグメンテーションに対処するため, 2つの単一タスク枝を導入した意味分解ネットワーク(SDNet)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 33.40662847763453
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Segmenting dental plaque from images of medical reagent staining provides
valuable information for diagnosis and the determination of follow-up treatment
plan. However, accurate dental plaque segmentation is a challenging task that
requires identifying teeth and dental plaque subjected to semantic-blur regions
(i.e., confused boundaries in border regions between teeth and dental plaque)
and complex variations of instance shapes, which are not fully addressed by
existing methods. Therefore, we propose a semantic decomposition network
(SDNet) that introduces two single-task branches to separately address the
segmentation of teeth and dental plaque and designs additional constraints to
learn category-specific features for each branch, thus facilitating the
semantic decomposition and improving the performance of dental plaque
segmentation. Specifically, SDNet learns two separate segmentation branches for
teeth and dental plaque in a divide-and-conquer manner to decouple the
entangled relation between them. Each branch that specifies a category tends to
yield accurate segmentation. To help these two branches better focus on
category-specific features, two constraint modules are further proposed: 1)
contrastive constraint module (CCM) to learn discriminative feature
representations by maximizing the distance between different category
representations, so as to reduce the negative impact of semantic-blur regions
on feature extraction; 2) structural constraint module (SCM) to provide
complete structural information for dental plaque of various shapes by the
supervision of an boundary-aware geometric constraint. Besides, we construct a
large-scale open-source Stained Dental Plaque Segmentation dataset (SDPSeg),
which provides high-quality annotations for teeth and dental plaque.
Experimental results on SDPSeg datasets show SDNet achieves state-of-the-art
performance.
- Abstract(参考訳): 医用試薬染色画像からの歯科プラークの分離は, 診断および追跡治療計画の決定に有用な情報を提供する。
しかし, 歯科用プラークの正確なセグメンテーションは, 意味的青斑領域(つまり, 歯と歯のプラークの境界領域が混在している)と, 既存の方法では十分に対処できない複雑な形状の複雑なバリエーションが要求される課題である。
そこで,本研究では,2つの単一タスク分岐を導入し,各枝のカテゴリ固有の特徴を学習するための追加制約を設計し,意味分解を容易にし,歯科プラークのセグメンテーションの性能を向上させる意味分解ネットワーク(SDNet)を提案する。
特に、sdnetは、歯と歯のプラークの2つの分離分枝を分割して学習し、それらの間の絡み合った関係を分離する。
カテゴリを指定する各ブランチは、正確なセグメンテーションをもたらす傾向がある。
これら2つのブランチがカテゴリ固有の機能にもっと焦点を合わせるのを助けるために、さらに2つの制約モジュールが提案されている。
1) 識別的特徴表現を学習するためのコントラスト制約モジュール(CCM)は,異なるカテゴリ表現間の距離を最大化することにより,特徴抽出に対する意味的ブルー領域の負の影響を低減する。
2) 構造制約モジュール (SCM) は, 境界を意識した幾何学的制約の監督により, 各種形状の歯科用プラークの完全な構造情報を提供する。
さらに, 歯科用プラークや歯科用プラークの高品質なアノテーションを提供するSDPSeg(Stained Dental Plaque Segmentation dataset)を構築した。
SDPSegデータセットの実験結果はSDNetが最先端のパフォーマンスを達成することを示している。
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