論文の概要: Understanding the Tricks of Deep Learning in Medical Image Segmentation:
Challenges and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10307v2
- Date: Mon, 8 May 2023 10:23:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 00:26:48.803020
- Title: Understanding the Tricks of Deep Learning in Medical Image Segmentation:
Challenges and Future Directions
- Title(参考訳): 医用画像分割におけるディープラーニングのトリックの理解:挑戦と今後の方向性
- 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,MedISegの一連のトリックを収集する。
本稿では,これらの手法の有効性を一貫したベースライン上で実験的に検討する。
私たちはまた、それぞれのコンポーネントがプラグインとプレイの利点を持つ強力なMedISegリポジトリをオープンソースにしました。
- 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 significantly improved the performance of medical image
segmentation (MedISeg). However, the diverse implementation strategies of
various models have led to an extremely complex MedISeg system, resulting in a
potential problem of unfair 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 consistent
baselines. 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 component 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, class imbalance
learning, multi-modality learning, and domain adaptation. The code and training
weights have been released at: https://github.com/hust-linyi/seg_trick.
- 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た。
しかし、様々なモデルの多様な実装戦略は、非常に複雑なmedisegシステムを生み出し、不公平な結果比較の潜在的な問題を引き起こした。
本稿では,異なる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)に対する一連のMedISegトリックを収集し,一貫性のあるベースライン上でこれらのトリックの有効性を実験的に検討する。
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とプレイの利点を持つ強力な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、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、医療画像処理の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。
コードとトレーニングの重みは、https://github.com/hust-linyi/seg_trickでリリースされている。
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