論文の概要: DLUNet: Semi-supervised Learning based Dual-Light UNet for Multi-organ Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10984v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 13:11:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 14:17:19.455040
• Title: DLUNet: Semi-supervised Learning based Dual-Light UNet for Multi-organ Segmentation
• Title（参考訳）: DLUNet:マルチ組織セグメンテーションのための半教師付き学習ベースデュアルライトUNet
• Authors: Haoran Lai and Tao Wang and Shuoling Zhou
• Abstract要約: 半教師付き学習に基づくデュアルライトUNetを開発した。 一貫性のある学習を用いてラベルとラベルなしデータを同時に活用する。 計算コストを削減するために、分離可能な畳み込みと残留結合が軽量UNetに導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.401553054132887
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The manual ground truth of abdominal multi-organ is labor-intensive. In order to make full use of CT data, we developed a semi-supervised learning based dual-light UNet. In the training phase, it consists of two light UNets, which make full use of label and unlabeled data simultaneously by using consistent-based learning. Moreover, separable convolution and residual concatenation was introduced light UNet to reduce the computational cost. Further, a robust segmentation loss was applied to improve the performance. In the inference phase, only a light UNet is used, which required low time cost and less GPU memory utilization. The average DSC of this method in the validation set is 0.8718. The code is available in https://github.com/laihaoran/Semi-SupervisednnUNet.
• Abstract（参考訳）: 腹部多臓器の手動的根拠は労働集約的である。 ctデータをフル活用するために,半教師付き学習型デュアルライトunetを開発した。 トレーニングフェーズでは、2つの軽量ユニセットで構成され、一貫した学習を用いてラベルとラベルなしデータを同時に活用する。 さらに,計算コストを低減すべく,分離可能な畳み込みと残留畳み込みを導入した。 さらに, 性能向上のためにロバストなセグメンテーション損失を適用した。 推論フェーズでは、軽量なUNetのみを使用し、低コストでGPUメモリ使用率が低下する。 この検証セットにおける平均 dsc は 0.8718 である。 コードはhttps://github.com/laihaoran/semi-supervisednnunetで入手できる。

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