論文の概要: Source-Free Unsupervised Domain Adaptation with Norm and Shape Constraints for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01300v1
• Date: Sat, 3 Sep 2022 00:16:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 14:58:01.801617
• Title: Source-Free Unsupervised Domain Adaptation with Norm and Shape Constraints for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像分割のためのノルムと形状制約による非教師なし領域適応
• Authors: Satoshi Kondo
• Abstract要約: 医用画像セグメンテーションのための非教師なし領域適応法(SFUDA)を提案する。 エントロピー最小化法に加えて、ターゲット領域における特徴ノルムを回避する損失関数を導入する。 提案手法は,すべてのデータセットにおいて最先端の手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12183405753834559
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Unsupervised domain adaptation (UDA) is one of the key technologies to solve a problem where it is hard to obtain ground truth labels needed for supervised learning. In general, UDA assumes that all samples from source and target domains are available during the training process. However, this is not a realistic assumption under applications where data privacy issues are concerned. To overcome this limitation, UDA without source data, referred to source-free unsupervised domain adaptation (SFUDA) has been recently proposed. Here, we propose a SFUDA method for medical image segmentation. In addition to the entropy minimization method, which is commonly used in UDA, we introduce a loss function for avoiding feature norms in the target domain small and a prior to preserve shape constraints of the target organ. We conduct experiments using datasets including multiple types of source-target domain combinations in order to show the versatility and robustness of our method. We confirm that our method outperforms the state-of-the-art in all datasets.
• Abstract（参考訳）: 教師なしドメイン適応(Unsupervised domain adapt, UDA)は、教師付き学習に必要な基礎的真理ラベルを得るのが難しい問題を解決する重要な技術の一つである。 一般的に、UDAはトレーニングプロセス中にソースドメインとターゲットドメインのすべてのサンプルが利用可能であると仮定する。 しかし、データプライバシーの問題を扱うアプリケーションでは、これは現実的な仮定ではない。 この制限を克服するために、ソースデータのないuda(source-free unsupervised domain adaptation、sfuda)が最近提案されている。 本稿では,医用画像分割のためのSFUDA法を提案する。 UDAで一般的に使用されるエントロピー最小化法に加えて,対象臓器の形状制約を維持するために,対象領域における特徴規範を回避するための損失関数を導入する。 提案手法の汎用性と堅牢性を示すために,複数種類のソース・ターゲットドメインの組み合わせを含むデータセットを用いて実験を行った。 提案手法は,すべてのデータセットにおいて最先端技術よりも優れていることを確認した。

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