論文の概要: CUTS: A Fully Unsupervised Framework for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11359v4
• Date: Mon, 7 Aug 2023 17:59:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 00:48:09.518052
• 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: Chen Liu, Matthew Amodio, Liangbo L. Shen, Feng Gao, Arman Avesta, Sanjay Aneja, Jay C. Wang, Lucian V. Del Priore, Smita Krishnaswamy
• Abstract要約: 医用画像セグメンテーションのための完全に教師なしのディープラーニングフレームワークCUTSを紹介する。 我々は、画像自体にピクセルとその周辺地域からの自己スーパービジョンを利用する。 自然画像,網膜基底画像,脳MRI画像のマルチスケールセグメンテーションに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.884193877044195
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this work we introduce CUTS (Contrastive and Unsupervised Training for Segmentation), a fully unsupervised deep learning framework for medical image segmentation to better utilize the vast majority of imaging data that is not labeled or annotated. We utilize self-supervision from pixels and their local neighborhoods in the images themselves. Our unsupervised approach optimizes a training objective that leverages concepts from contrastive learning and autoencoding. Our framework segments medical images with a novel two-stage approach without relying on any labeled data at any stage. The first stage involves the creation of a "pixel-centered patch" that embeds every pixel along with its surrounding patch, using a vector representation in a high-dimensional latent embedding space. The second stage utilizes diffusion condensation, a multi-scale topological data analysis approach, to dynamically coarse-grain these embedding vectors at all levels of granularity. The final outcome is a series of coarse-to-fine segmentations that highlight image structures at various scales. In this work, we show successful multi-scale segmentation on natural images, retinal fundus images, and brain MRI images. Our framework delineates structures and patterns at different scales which, in the cases of medical images, may carry distinct information relevant to clinical interpretation. Quantitatively, our framework demonstrates improvements ranging from 10% to 200% on dice coefficient and Hausdorff distance compared to existing unsupervised methods across three medical image datasets. As we tackle the problem of segmenting medical images at multiple meaningful granularities without relying on any label, we hope to demonstrate the possibility to circumvent tedious and repetitive manual annotations in future practice.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,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であるCUTS(Contrastive and Unsupervised Training for Segmentation)を導入する。 ピクセルとその周辺地域からの自己スーパービジョンを画像自身で活用する。 教師なしのアプローチは、コントラスト学習や自動エンコーディングの概念を活用するトレーニング目標を最適化します。 いずれの段階においてもラベル付きデータを必要とせず,新たな2段階アプローチで医療画像のセグメンテーションを行う。 最初の段階は、高次元の潜在埋め込み空間におけるベクトル表現を用いて、周囲のパッチと共にすべてのピクセルを埋め込む「ピクセル中心のパッチ」を作成することである。 第2段階は、多スケールの位相データ解析手法である拡散凝縮を用いて、これらの埋め込みベクトルを任意のレベルの粒度で動的に粗粒化する。 最終的な結果は、様々なスケールで画像構造をハイライトする粗い部分分割のシリーズである。 本研究では,自然画像,網膜眼底画像,脳mri画像のマルチスケールセグメンテーションを成功させた。 本フレームワークは, 医療画像の場合, 臨床解釈に関連のある異なる情報を伝達しうる, 異なるスケールで構造やパターンを規定する。 本フレームワークは,3つの医用画像データセットにおける既存の教師なし手法と比較して,ダイス係数とハウスドルフ距離の10%から200%の改善を定量的に示す。 ラベルに頼らずに複数の意味のある粒度の医療画像の分節化の問題に取り組む中で,今後,退屈かつ反復的な手動アノテーションを回避できることを実証したい。

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