論文の概要: Data-Limited Tissue Segmentation using Inpainting-Based Self-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07936v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 16:34:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 17:54:59.189246
• Title: Data-Limited Tissue Segmentation using Inpainting-Based Self-Supervised Learning
• Title（参考訳）: インペインティングに基づく自己監督学習を用いたデータ制限組織分割
• Authors: Jeffrey Dominic, Nandita Bhaskhar, Arjun D. Desai, Andrew Schmidt, Elka Rubin, Beliz Gunel, Garry E. Gold, Brian A. Hargreaves, Leon Lenchik, Robert Boutin, Akshay S. Chaudhari
• Abstract要約: プレテキストタスクを含む自己教師付き学習(SSL)メソッドは、ラベルなしデータを使用したモデルの最初の事前トレーニングによって、この要件を克服する可能性を示している。 ラベル限定シナリオにおけるCTとMRI画像のセグメンテーションにおける2つのSSL手法の有効性を評価する。 最適に訓練され,実装が容易なSSLセグメンテーションモデルは,ラベル制限シナリオにおけるMRIおよびCT組織セグメンテーションの古典的な手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7931881761831328
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although supervised learning has enabled high performance for image segmentation, it requires a large amount of labeled training data, which can be difficult to obtain in the medical imaging field. Self-supervised learning (SSL) methods involving pretext tasks have shown promise in overcoming this requirement by first pretraining models using unlabeled data. In this work, we evaluate the efficacy of two SSL methods (inpainting-based pretext tasks of context prediction and context restoration) for CT and MRI image segmentation in label-limited scenarios, and investigate the effect of implementation design choices for SSL on downstream segmentation performance. We demonstrate that optimally trained and easy-to-implement inpainting-based SSL segmentation models can outperform classically supervised methods for MRI and CT tissue segmentation in label-limited scenarios, for both clinically-relevant metrics and the traditional Dice score.
• Abstract（参考訳）: 教師付き学習は画像セグメンテーションにおいて高い性能を実現しているが,医療画像分野では入手が困難である大量のラベル付きトレーニングデータが必要である。 プレテキストタスクを含む自己教師付き学習(SSL)メソッドは、ラベルなしデータを使用したモデルの最初の事前トレーニングによって、この要件を克服する可能性を示している。 本研究では,ラベル限定シナリオにおけるCTおよびMRI画像のセグメンテーションにおける2つのSSL手法(文脈予測と文脈復元のテキストタスク)の有効性を評価し,下流セグメンテーション性能に対するSSLの実装設計選択の影響について検討する。 我々は,臨床関連指標と従来のDiceスコアの両方に対して,MRIおよびCT組織セグメンテーションにおいて,最適に訓練し,実装し易いSSLセグメンテーションモデルが従来手法よりも優れていることを示す。

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