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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11359v6
• Date: Thu, 12 Oct 2023 20:31:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-16 18:38:24.091993
• Title: CUTS: A Framework for Multigranular Unsupervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: CUTS: マルチグラニュラー非教師型医用画像分割のためのフレームワーク
• 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 Multi-granular Medical Image)を提案する。 まず、画像内コントラスト損失と局所パッチ再構築の目的により、画像特異的な埋め込みマップを生成する。 網膜基底画像と2種類の脳MRI画像にCUTSを適用して、異なるスケールで構造やパターンを規定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.61996430447827
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Segmenting medical images is critical to facilitating both patient diagnoses and quantitative research. A major limiting factor is the lack of labeled data, as obtaining expert annotations for each new set of imaging data or task can be expensive, labor intensive, and inconsistent among annotators. To address this, we present CUTS (Contrastive and Unsupervised Training for multi-granular medical image Segmentation), a fully unsupervised deep learning framework for medical image segmentation to better utilize the vast majority of imaging data that are not labeled or annotated. CUTS works by leveraging a novel two-stage approach. First, it produces an image-specific embedding map via intra-image contrastive loss and a local patch reconstruction objective. Second, these embeddings are partitioned at dynamic levels of granularity that correspond to the data topology. Ultimately, CUTS yields a series of coarse-to-fine-grained segmentations that highlight image features at various scales. We apply CUTS to retinal fundus images and two types of brain MRI images in order to delineate structures and patterns at different scales, providing distinct information relevant for clinicians. When evaluated against predefined anatomical masks at a given granularity, CUTS demonstrates improvements ranging from 10% to 200% on dice coefficient and Hausdorff distance compared to existing unsupervised methods. Further, CUTS shows performance on par with the latest Segment Anything Model which was pre-trained in a supervised fashion on 11 million images and 1.1 billion masks. In summary, with CUTS we demonstrate that medical image segmentation can be effectively solved without relying on large, labeled datasets or vast computational resources.
• Abstract（参考訳）: 医療画像のセグメンテーションは、患者の診断と定量的研究の促進に不可欠である。 主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ごとに専門家のアノテーションを取得することは、アノテータ間でコストがかかり、労力がかかり、一貫性がない。 そこで本研究では,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cut(contrastive and unsupervised training for multi-granular medical image segmentation)を提案する。 CUTSは、新しい2段階アプローチを活用することで機能する。 まず画像固有の埋め込みマップを画像内コントラスト損失と局所的なパッチ再構成の目的により生成する。 第二に、これらの埋め込みはデータトポロジに対応する動的レベルの粒度で分割される。 最終的に、カットは様々なスケールで画像の特徴を強調する一連の粗粒度のセグメンテーションをもたらす。 網膜基底画像と2種類の脳MRI画像にCUTSを適用し、異なるスケールで構造とパターンを記述し、臨床医に異なる情報を提供する。 与えられた粒度で予め定義された解剖学的マスクに対して評価すると、CUTSは既存の教師なし法に比べて10%から200%のダイス係数とハウスドルフ距離の改善を示す。 さらにcutsは、1100万枚の画像と11億枚のマスクで事前訓練された最新のsegment anythingモデルと同等のパフォーマンスを示している。 まとめると、CUTSでは、大規模なラベル付きデータセットや膨大な計算資源に頼ることなく、医療画像のセグメンテーションを効果的に解決できることを示した。

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