Fugu-MT 論文翻訳(概要): Knowledge Distillation from Cross Teaching Teachers for Efficient Semi-Supervised Abdominal Organ Segmentation in CT

論文の概要: Knowledge Distillation from Cross Teaching Teachers for Efficient Semi-Supervised Abdominal Organ Segmentation in CT

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05942v1
Date: Fri, 11 Nov 2022 01:20:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-14 16:59:09.785102
Title: Knowledge Distillation from Cross Teaching Teachers for Efficient Semi-Supervised Abdominal Organ Segmentation in CT
Title（参考訳）: CTにおける半監督的腹部臓器切開の効果的な指導方法
Authors: Jae Won Choi
Abstract要約: 本研究では、2つの教師モデルと、知識の蒸留とクロス・ラーニングを組み合わせた学生モデル、擬似ラベルに基づく一貫性正規化による半教師付き学習のための粗粒度フレームワークを提案する。提案手法は,MICCAI FLARE 2022チャレンジによるCT画像の腹部多臓器分割作業において,Diceスコアの平均は0.8429,0.8520であった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3959606869996231
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: For more clinical applications of deep learning models for medical image segmentation, high demands on labeled data and computational resources must be addressed. This study proposes a coarse-to-fine framework with two teacher models and a student model that combines knowledge distillation and cross teaching, a consistency regularization based on pseudo-labels, for efficient semi-supervised learning. The proposed method is demonstrated on the abdominal multi-organ segmentation task in CT images under the MICCAI FLARE 2022 challenge, with mean Dice scores of 0.8429 and 0.8520 in the validation and test sets, respectively.
Abstract（参考訳）: 医用画像分割のための深層学習モデルのさらなる臨床応用のためには,ラベル付きデータと計算資源に対する高い要求に対処する必要がある。本研究は,2つの教師モデルと,疑似ラベルに基づく一貫性規則化である知識蒸留とクロス・ティーチングを組み合わせた学生モデルを用いた,教師モデルの粗さと細分化の枠組みを提案する。提案手法は,miccai flare 2022 課題下のct画像における腹部マルチオルガンセグメンテーションタスクにおいて,0.8429 と 0.8520 の平均サイクリングスコアをそれぞれ検証およびテストセットで示した。

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