論文の概要: CUTS: A Fully Unsupervised Framework for Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11359v1
- Date: Fri, 23 Sep 2022 01:09:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-26 16:40:46.932773
- Title: CUTS: A Fully Unsupervised Framework for Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: cuts: 医療用画像セグメンテーションのための教師なしフレームワーク
- Authors: Matthew Amodio, Feng Gao, Arman Avesta, Sanjay Aneja, Lucian V. Del
Priore, Jay Wang, Smita Krishnaswamy
- Abstract要約: 医用画像セグメンテーションのための完全教師なしディープラーニングフレームワークCUTS(Contrastive and Unsupervised Training for Contrastive and Unsupervised Training for)を紹介する。
私たちは、ピクセル中心のパッチレベルで機能する、完全に教師なしのフレームワークを初めて構築します。
具体的には、新しい拡張、パッチ再構築の損失を追加し、新しいピクセルクラスタリングと識別フレームワークを導入します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.908014457704033
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work we introduce CUTS (Contrastive and Unsupervised Training for
Segmentation) the first fully unsupervised deep learning framework for medical
image segmentation, facilitating the use of the vast majority of imaging data
that is not labeled or annotated. Segmenting medical images into regions of
interest is a critical task for facilitating both patient diagnoses and
quantitative research. A major limiting factor in this segmentation is the lack
of labeled data, as getting expert annotations for each new set of imaging data
or task can be expensive, labor intensive, and inconsistent across annotators:
thus, we utilize self-supervision based on pixel-centered patches from the
images themselves. Our unsupervised approach is based on a training objective
with both contrastive learning and autoencoding aspects. Previous contrastive
learning approaches for medical image segmentation have focused on image-level
contrastive training, rather than our intra-image patch-level approach or have
used this as a pre-training task where the network needed further supervised
training afterwards. By contrast, we build the first entirely unsupervised
framework that operates at the pixel-centered-patch level. Specifically, we add
novel augmentations, a patch reconstruction loss, and introduce a new pixel
clustering and identification framework. Our model achieves improved results on
several key medical imaging tasks, as verified by held-out expert annotations
on the task of segmenting geographic atrophy (GA) regions of images of the
retina.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,医療画像分割のための教師なしディープラーニングフレームワークであるcuts(contrastive and unsupervised training for segmentation)を紹介し,ラベル付けや注釈付けされていない画像データの大部分の使用を容易にする。
医学的イメージを関心のある領域に分割することは、患者の診断と定量的研究を促進する重要な課題である。
このセグメンテーションにおける大きな制限要因は、ラベル付きデータの欠如である。新しい画像データやタスクのセットに専門家のアノテーションを付けることは、アノテータ間のコスト、労働集約、一貫性がない可能性があるため、画像自体からのピクセル中心のパッチに基づいた自己監督を利用する。
教師なしのアプローチは、コントラスト学習と自動エンコーディングの両方を備えたトレーニング目標に基づいている。
医用画像セグメンテーションのための従来のコントラスト学習アプローチは、画像内パッチレベルのアプローチよりも、画像レベルのコントラストトレーニングに重点を置いてきたり、ネットワークがその後の教師付きトレーニングを必要とする事前トレーニングタスクとして使用したりしてきた。
対照的に、ピクセル中心のパッチレベルで機能する、教師なしの初めてのフレームワークを構築します。
具体的には,新たな拡張やパッチの再構成損失,新たなピクセルクラスタリングと識別フレームワークの導入などを行う。
本モデルでは,網膜画像の地理的萎縮領域(GA)のセグメンテーションに関する専門的アノテーションによって検証され,いくつかの重要な医用画像タスクにおける改善された結果が得られた。
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