論文の概要: AdaWAC: Adaptively Weighted Augmentation Consistency Regularization for Volumetric Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01891v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 20:28:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 13:27:04.078931
• Title: AdaWAC: Adaptively Weighted Augmentation Consistency Regularization for Volumetric Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: AdaWAC : 容積医用画像分割のための適応重み付き拡張整合規則化
• Authors: Yijun Dong, Yuege Xie, Rachel Ward
• Abstract要約: 本稿では,容積医用画像分割のための適応重み付けアルゴリズムを提案する。 AdaWACは、ラベルセンスサンプルを教師付きクロスエントロピー損失とラベルスパースサンプルを整合正則化に割り当てる。 我々は,AdaWACがセグメンテーション性能とサンプル効率を向上させるだけでなく,ラベルのサブポピュレーションシフトに対するロバスト性を向上させることを実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.609538870261841
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sample reweighting is an effective strategy for learning from training data coming from a mixture of subpopulations. In volumetric medical image segmentation, the data inputs are similarly distributed, but the associated data labels fall into two subpopulations -- "label-sparse" and "label-dense" -- depending on whether the data image occurs near the beginning/end of the volumetric scan or the middle. Existing reweighting algorithms have focused on hard- and soft- thresholding of the label-sparse data, which results in loss of information and reduced sample efficiency by discarding valuable data input. For this setting, we propose AdaWAC as an adaptive weighting algorithm that introduces a set of trainable weights which, at the saddle point of the underlying objective, assigns label-dense samples to supervised cross-entropy loss and label-sparse samples to unsupervised consistency regularization. We provide a convergence guarantee for AdaWAC by recasting the optimization as online mirror descent on a saddle point problem. Moreover, we empirically demonstrate that AdaWAC not only enhances segmentation performance and sample efficiency but also improves robustness to the subpopulation shift in labels.
• Abstract（参考訳）: サンプルの重み付けは、サブ集団の混合から来るトレーニングデータから学習するための効果的な戦略である。 ボリューム画像分割では、データ入力も同様に分散されるが、関連するデータラベルは、ボリュームスキャンの開始/終了付近にデータイメージが発生するか、あるいはその中間に発生するかによって、2つのサブポピュレーション("label-sparse"と"label-dense")に分類される。 既存の重み付けアルゴリズムは、ラベルスパースデータのハードとソフトの閾値付けに重点を置いており、その結果、貴重なデータ入力を破棄することで、情報の損失とサンプル効率の低下をもたらす。 そこで我々は,AdaWACを適応重み付けアルゴリズムとして提案し,学習対象のサドルポイントにおいて,ラベル密度サンプルを教師付きクロスエントロピー損失,ラベルスパースサンプルを教師なし整合正則化に割り当てる。 我々は,AdaWACに対して,サドル点問題に対するオンラインミラー降下として最適化を再キャストすることで収束を保証する。 さらに,AdaWACはセグメンテーション性能とサンプル効率を向上するだけでなく,ラベルのサブポピュレーションシフトに対するロバスト性も向上することを示した。

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