論文の概要: Parotid Gland MR Image Segmentation Based on Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12413v1
• Date: Fri, 26 Aug 2022 03:02:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-29 12:33:02.685959
• Title: Parotid Gland MR Image Segmentation Based on Contrastive Learning
• Title（参考訳）: コントラスト学習に基づく耳下腺MR画像分割
• Authors: Zi'an Xu, Yin Dai, Fayu Liu, Boyuan Wu, Weibing Chen, Lifu Shi
• Abstract要約: トランスフォーマーに基づくコントラスト学習手法を用い,トランスフォーマー学習を用いたコントラスト学習ネットワークを革新的に訓練した。 改良されたDSCは89.60%、MPAは99.36%、MIoUは85.11%、HDは2.98だった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compared with natural images, medical images are difficult to acquire and costly to label. Contrastive learning, as an unsupervised learning method, can more effectively utilize unlabeled medical images. In this paper, we used a Transformer-based contrastive learning method and innovatively trained the contrastive learning network with transfer learning. Then, the output model was transferred to the downstream parotid segmentation task, which improved the performance of the parotid segmentation model on the test set. The improved DSC was 89.60%, MPA was 99.36%, MIoU was 85.11%, and HD was 2.98. All four metrics showed significant improvement compared to the results of using a supervised learning model as a pre-trained model for the parotid segmentation network. In addition, we found that the improvement of the segmentation network by the contrastive learning model was mainly in the encoder part, so this paper also tried to build a contrastive learning network for the decoder part and discussed the problems encountered in the process of building.
• Abstract（参考訳）: 自然画像と比較して、医用画像は取得が難しく、ラベル付けに費用がかかる。 教師なし学習方法としての対比学習は、ラベルなしの医療画像をより効果的に活用することができる。 本稿では,トランスフォーマティブベースのコントラスト学習手法を用いて,コントラスト学習ネットワークとトランスファー学習を革新的に訓練した。 そして、出力モデルを下流の耳下腺分節タスクに転送し、テストセットにおける耳下腺分節モデルの性能を改善した。 改良されたDSCは89.60%、MPAは99.36%、MIoUは85.11%、HDは2.98だった。 4つの指標はいずれも,耳下腺セグメンテーションネットワークの事前学習モデルとして教師あり学習モデルを用いた結果と比較して有意に改善した。 さらに, コントラスト学習モデルによるセグメンテーションネットワークの改善は, 主にエンコーダ部であり, 本論文ではデコーダ部のためのコントラスト学習ネットワークの構築も試み, 構築過程における問題について議論した。

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