論文の概要: Complementary consistency semi-supervised learning for 3D left atrial image segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01438v5
• Date: Tue, 4 Apr 2023 13:09:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 18:44:40.436244
• Title: Complementary consistency semi-supervised learning for 3D left atrial image segmentation
• Title（参考訳）: 3次元左心房画像分割のための相補的半教師付き学習
• Authors: Hejun Huang, Zuguo Chen, Chaoyang Chen, Ming Lu and Ying Zou
• Abstract要約: CC-Netは半教師付き左房画像セグメンテーションのためのネットワークである。 補完情報の観点から、ラベルのないデータを効率的に活用する。 CC-Netは2つのパブリックデータセットで検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.836802392009618
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A network based on complementary consistency training, called CC-Net, has been proposed for semi-supervised left atrium image segmentation. CC-Net efficiently utilizes unlabeled data from the perspective of complementary information to address the problem of limited ability of existing semi-supervised segmentation algorithms to extract information from unlabeled data. The complementary symmetric structure of CC-Net includes a main model and two auxiliary models. The complementary model inter-perturbations between the main and auxiliary models force consistency to form complementary consistency. The complementary information obtained by the two auxiliary models helps the main model to effectively focus on ambiguous areas, while enforcing consistency between the models is advantageous in obtaining decision boundaries with low uncertainty. CC-Net has been validated on two public datasets. In the case of specific proportions of labeled data, compared with current advanced algorithms, CC-Net has the best semi-supervised segmentation performance. Our code is publicly available at https://github.com/Cuthbert-Huang/CC-Net.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き左心房画像分割のための補完的整合性トレーニング(CC-Net)に基づくネットワークが提案されている。 CC-Netは,既存の半教師付きセグメンテーションアルゴリズムの限られた能力の問題に対処するために,補完情報の観点からラベル付きデータを効率的に利用している。 CC-Netの相補対称構造は、主モデルと2つの補助モデルを含む。 主モデルと補助モデルの間の相補的モデル相互摂動は一貫性を強制して相補的一貫性を形成する。 2つの補助モデルによって得られた相補的な情報は、モデル間の一貫性を保ちながら、本モデルが曖昧な領域に効果的に焦点を合わせるのに役立つ。 CC-Netは2つのパブリックデータセットで検証されている。 ラベル付きデータの特定の割合の場合、現在の高度なアルゴリズムと比較して、CC-Netは半教師付きセグメンテーション性能が最も優れている。 私たちのコードはhttps://github.com/Cuthbert-Huang/CC-Net.comで公開されています。

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