論文の概要: Mine yOur owN Anatomy: Revisiting Medical Image Segmentation with Extremely Limited Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13476v6
• Date: Sun, 22 Sep 2024 16:13:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 15:46:48.467051
• Title: Mine yOur owN Anatomy: Revisiting Medical Image Segmentation with Extremely Limited Labels
• Title（参考訳）: Mine yOur owN anatomy: Revising Medical Image Segmentation with Extremely Limited Labels (特集 バイオサイバネティックスとバイオサイバネティックス)
• Authors: Chenyu You, Weicheng Dai, Fenglin Liu, Yifei Min, Nicha C. Dvornek, Xiaoxiao Li, David A. Clifton, Lawrence Staib, James S. Duncan,
• Abstract要約: 我々は、Mine yOur owN Anatomy (MONA) と呼ばれる、新しい半教師付き2次元医用画像セグメンテーションフレームワークを紹介する。 まず、先行研究では、すべてのピクセルがモデルトレーニングに等しく重要であると論じており、我々はこの1つだけで意味のある解剖学的特徴を定義できないことを経験的に観察している。 第2に,医療画像を解剖学的特徴の集合に分解できるモデルを構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.58539616385138
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies on contrastive learning have achieved remarkable performance solely by leveraging few labels in the context of medical image segmentation. Existing methods mainly focus on instance discrimination and invariant mapping. However, they face three common pitfalls: (1) tailness: medical image data usually follows an implicit long-tail class distribution. Blindly leveraging all pixels in training hence can lead to the data imbalance issues, and cause deteriorated performance; (2) consistency: it remains unclear whether a segmentation model has learned meaningful and yet consistent anatomical features due to the intra-class variations between different anatomical features; and (3) diversity: the intra-slice correlations within the entire dataset have received significantly less attention. This motivates us to seek a principled approach for strategically making use of the dataset itself to discover similar yet distinct samples from different anatomical views. In this paper, we introduce a novel semi-supervised 2D medical image segmentation framework termed Mine yOur owN Anatomy (MONA), and make three contributions. First, prior work argues that every pixel equally matters to the model training; we observe empirically that this alone is unlikely to define meaningful anatomical features, mainly due to lacking the supervision signal. We show two simple solutions towards learning invariances - through the use of stronger data augmentations and nearest neighbors. Second, we construct a set of objectives that encourage the model to be capable of decomposing medical images into a collection of anatomical features in an unsupervised manner. Lastly, we both empirically and theoretically, demonstrate the efficacy of our MONA on three benchmark datasets with different labeled settings, achieving new state-of-the-art under different labeled semi-supervised settings.
• Abstract（参考訳）: 近年のコントラスト学習の研究は, 医療画像セグメンテーションの文脈において, ラベルの少ないことのみを生かして, 優れた成果を上げている。 既存の方法は、主にインスタンスの識別と不変マッピングに焦点を当てている。 1) 尾性: 医療画像データは通常、暗黙の長い尾のクラス分布に従う。 したがって、訓練ですべてのピクセルを盲目的に活用することは、データの不均衡を招き、パフォーマンスを悪化させる。(2)一貫性:セグメント化モデルが、異なる解剖学的特徴のクラス内変化のために有意義で一貫性のある解剖学的特徴を学習したかどうか、(3)多様性:データセット全体のスライス内相関は、著しく低い注意を払っている。 これは、データセット自体を戦略的に利用し、異なる解剖学的視点から類似しているが異なるサンプルを発見するための、原則化されたアプローチを求める動機である。 本稿では,Mine yOur owN Anatomy (MONA) と呼ばれる,半教師付き2次元医用画像セグメンテーションフレームワークを紹介する。 まず、先行研究では、すべてのピクセルがモデルトレーニングに等しく重要であると論じており、これらだけでは、主に監視信号が欠如していることから、意味のある解剖学的特徴を定義することは不可能である、と実証的に観察している。 より強力なデータ拡張と最も近い隣人を使って、不変性を学ぶための2つの簡単なソリューションを示します。 第2に,医療画像の解剖学的特徴の集合体への分解を教師なしで行うことをモデルに促す目的の集合を構築した。 最後に、我々は実験的かつ理論的に、異なるラベル付き設定で3つのベンチマークデータセットに対してMONAの有効性を実証し、異なるラベル付き半教師付き設定で新しい最先端を実現する。

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