論文の概要: Deep Learning for Medical Image Segmentation: Tricks, Challenges and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10307v1
• Date: Wed, 21 Sep 2022 12:30:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 16:36:34.697427
• Title: Deep Learning for Medical Image Segmentation: Tricks, Challenges and Future Directions
• Title（参考訳）: 医用画像セグメンテーションのための深層学習 : トリック,課題,今後の方向性
• Authors: Dong Zhang, Yi Lin, Hao Chen, Zhuotao Tian, Xin Yang, Jinhui Tang, Kwang Ting Cheng
• Abstract要約: 本稿では,モデル実装の異なるフェーズに対して,一連のMedISegトリックを収集する。 一貫性のあるベースラインモデルにおけるこれらのトリックの有効性を実験的に検討する。 調査したトリックに基づいて、強力なMedISegリポジトリもオープンソース化しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.40971096248946
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Over the past few years, the rapid development of deep learning technologies for computer vision has greatly promoted the performance of medical image segmentation (MedISeg). However, the recent MedISeg publications usually focus on presentations of the major contributions (e.g., network architectures, training strategies, and loss functions) while unwittingly ignoring some marginal implementation details (also known as "tricks"), leading to a potential problem of the unfair experimental result comparisons. In this paper, we collect a series of MedISeg tricks for different model implementation phases (i.e., pre-training model, data pre-processing, data augmentation, model implementation, model inference, and result post-processing), and experimentally explore the effectiveness of these tricks on the consistent baseline models. Compared to paper-driven surveys that only blandly focus on the advantages and limitation analyses of segmentation models, our work provides a large number of solid experiments and is more technically operable. With the extensive experimental results on both the representative 2D and 3D medical image datasets, we explicitly clarify the effect of these tricks. Moreover, based on the surveyed tricks, we also open-sourced a strong MedISeg repository, where each of its components has the advantage of plug-and-play. We believe that this milestone work not only completes a comprehensive and complementary survey of the state-of-the-art MedISeg approaches, but also offers a practical guide for addressing the future medical image processing challenges including but not limited to small dataset learning, class imbalance learning, multi-modality learning, and domain adaptation. The code has been released at: https://github.com/hust-linyi/MedISeg
• Abstract（参考訳）: 近年,コンピュータビジョンのためのディープラーニング技術の急速な発展により,医用画像セグメンテーション(MedISeg)の性能が大幅に向上している。 しかし、最近のmediseg出版物は、通常、主要な貢献(例えば、ネットワークアーキテクチャ、トレーニング戦略、損失関数)のプレゼンテーションに焦点を当てているが、不当にいくつかの限界実装の詳細(いわゆる「トリック」)を無視しているため、不公平な実験結果の比較の潜在的な問題となっている。 本稿では,様々なモデル実装フェーズ(事前学習モデル,データ前処理,データ拡張,モデル実装,モデル推論,結果後処理など)に対するmedisegトリックを収集し,一貫性のあるベースラインモデルにおけるこれらのトリックの有効性を実験的に検討する。 セグメンテーションモデルの利点と限界分析のみに焦点を当てたペーパードリブンサーベイと比較すると,本研究は多数のソリッド実験を提供し,より技術的に運用可能である。 代表的な2次元および3次元医用画像データセットの広範な実験結果から,これらのトリックの効果を明らかにした。 さらに、調査したトリックに基づいて、各コンポーネントがプラグイン・アンド・プレイの利点を享受する強力なMedISegリポジトリもオープンソース化しました。 このマイルストーンは、最先端のMedISegアプローチに関する包括的で補完的な調査を完了しただけでなく、小さなデータセット学習、クラス不均衡学習、マルチモダリティ学習、ドメイン適応など、将来の医療画像処理課題に対処するための実践的なガイドも提供しています。 コードはhttps://github.com/hust-linyi/medisegでリリースされた。

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