論文の概要: Towards Automated Polyp Segmentation Using Weakly- and Semi-Supervised Learning and Deformable Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11847v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 20:44:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 17:44:08.009247
• Title: Towards Automated Polyp Segmentation Using Weakly- and Semi-Supervised Learning and Deformable Transformers
• Title（参考訳）: 弱教師付き学習と変形型トランスを用いたポリプセグメンテーションの自動化
• Authors: Guangyu Ren, Michalis Lazarou, Jing Yuan, Tania Stathaki
• Abstract要約: ポリープセグメンテーションは大腸癌のコンピュータ診断への重要なステップである。 ポリプセグメンテーションの手法の多くは、ピクセル単位のアノテートデータセットを必要とする。 本稿では,弱い注釈付き画像のみを用いて,ラベルなし画像の活用によりトレーニング可能な新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.01814397869811
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Polyp segmentation is a crucial step towards computer-aided diagnosis of colorectal cancer. However, most of the polyp segmentation methods require pixel-wise annotated datasets. Annotated datasets are tedious and time-consuming to produce, especially for physicians who must dedicate their time to their patients. We tackle this issue by proposing a novel framework that can be trained using only weakly annotated images along with exploiting unlabeled images. To this end, we propose three ideas to address this problem, more specifically our contributions are: 1) a novel sparse foreground loss that suppresses false positives and improves weakly-supervised training, 2) a batch-wise weighted consistency loss utilizing predicted segmentation maps from identical networks trained using different initialization during semi-supervised training, 3) a deformable transformer encoder neck for feature enhancement by fusing information across levels and flexible spatial locations. Extensive experimental results demonstrate the merits of our ideas on five challenging datasets outperforming some state-of-the-art fully supervised models. Also, our framework can be utilized to fine-tune models trained on natural image segmentation datasets drastically improving their performance for polyp segmentation and impressively demonstrating superior performance to fully supervised fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: ポリープセグメンテーションは大腸癌のコンピュータ診断への重要なステップである。 しかし、ほとんどのポリプセグメンテーション法はピクセル単位のアノテートデータセットを必要とする。 注釈付きデータセットは、特に患者に時間を捧げなければならない医師にとって、作成には退屈で時間を要する。 弱い注釈付き画像とラベルなし画像のみを用いてトレーニングできる新しいフレームワークを提案することでこの問題に対処する。 この目的のために、私たちはこの問題を解決するための3つのアイデアを提案します。 1)偽陽性を抑え、弱監督訓練を改善する新規な疎外的前景喪失。 2) 半教師付き学習中に異なる初期化を用いて訓練された同一ネットワークからの予測セグメンテーションマップを用いた一括重み付き一貫性損失 3) 変形可能な変圧器エンコーダネックで, レベルとフレキシブルな空間的位置の情報を融合して特徴強化を行う。 大規模な実験結果は、最先端の完全教師付きモデルよりも優れた5つの挑戦的データセットに対する私たちのアイデアのメリットを示しています。 また,本フレームワークは,天然画像セグメンテーションデータセットに基づいて訓練された微調整モデルに利用することができ,ポリプセグメンテーションの性能を大幅に向上させることができる。

関連論文リスト

• Pseudo Label-Guided Data Fusion and Output Consistency for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [9.93871075239635]
  より少ないアノテーションで医用画像のセグメンテーションを行うための平均教師ネットワーク上に構築されたPLGDFフレームワークを提案する。 本稿では,ラベル付きデータとラベルなしデータを組み合わせてデータセットを効果的に拡張する,新しい擬似ラベル利用方式を提案する。 本フレームワークは,最先端の6つの半教師あり学習手法と比較して,優れた性能が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-17T06:36:43Z)
• Disruptive Autoencoders: Leveraging Low-level features for 3D Medical Image Pre-training [51.16994853817024]
  本研究は、3Dラジオグラフィ画像のための効果的な事前学習フレームワークの設計に焦点をあてる。 ローカルマスキングと低レベルの摂動の組み合わせによって生成された破壊から、オリジナルのイメージを再構築しようとする事前トレーニングフレームワークであるDisruptive Autoencodersを紹介する。 提案する事前トレーニングフレームワークは、複数のダウンストリームタスクでテストされ、最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T17:59:42Z)
• SwIPE: Efficient and Robust Medical Image Segmentation with Implicit Patch Embeddings [12.79344668998054]
  正確な局所境界線とグローバルな形状コヒーレンスを実現するために,SwIPE(Segmentation with Implicit Patch Embeddings)を提案する。 その結果,最近の暗黙的アプローチよりもSwIPEは大幅に改善され,パラメータが10倍以上の最先端の離散手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-23T20:55:11Z)
• Self-Supervised and Semi-Supervised Polyp Segmentation using Synthetic Data [16.356954231068077]
  大腸ポリープの早期検出は、その治療および大腸癌予防において最も重要である。 コンピュータビジョン技術は、患者の大腸全体を調べるために手動で大腸手術を行う、診断段階の専門家を助ける可能性がある。 医用画像の最大の課題はデータの欠如であり、ポリプセグメンテーションアプローチに特有な課題は、手動でデータをラベル付けすることの難しさである。 本稿では, 実データと合成データを統合し, データセットのサイズを人工的に増加させ, ラベルなしサンプルが利用可能になった場合のトレーニングを支援する, ポリプセグメンテーションのエンドツーエンドモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-22T09:57:58Z)
• PCA: Semi-supervised Segmentation with Patch Confidence Adversarial Training [52.895952593202054]
  医用画像セグメンテーションのためのPatch Confidence Adrial Training (PCA) と呼ばれる半教師付き対向法を提案する。 PCAは各パッチの画素構造とコンテキスト情報を学習し、十分な勾配フィードバックを得る。 本手法は, 医用画像のセグメンテーションにおいて, 最先端の半教師付き手法より優れており, その有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-24T07:45:47Z)
• Semi-weakly Supervised Contrastive Representation Learning for Retinal Fundus Images [0.2538209532048867]
  本稿では,半弱化アノテーションを用いた表現学習のための,半弱化教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。 SWCLの移動学習性能を7つの公立網膜眼底データセットで実証的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-04T15:50:09Z)
• Self-Paced Contrastive Learning for Semi-supervisedMedical Image Segmentation with Meta-labels [6.349708371894538]
  メタラベルアノテーションを扱うために、コントラスト学習を適用することを提案する。 画像エンコーダの事前トレーニングにはメタラベルを使用し、半教師付きトレーニングを標準化する。 3つの異なる医用画像セグメンテーションデータセットの結果から,本手法は数回のスキャンでトレーニングしたモデルの性能を大幅に向上させることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-29T04:30:46Z)
• Cascaded Robust Learning at Imperfect Labels for Chest X-ray Segmentation [61.09321488002978]
  不完全アノテーションを用いた胸部X線分割のための新しいカスケードロバスト学習フレームワークを提案する。 モデルは3つの独立したネットワークから成り,ピアネットワークから有用な情報を効果的に学習できる。 提案手法は,従来の手法と比較して,セグメント化タスクの精度を大幅に向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T15:50:16Z)
• Weakly Supervised Deep Nuclei Segmentation Using Partial Points Annotation in Histopathology Images [51.893494939675314]
  本稿では,部分点アノテーションに基づく弱教師付きセグメンテーションフレームワークを提案する。 本手法は, 完全教師付き手法や最先端手法と比較して, 競争性能を向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-10T15:41:29Z)
• Transferring and Regularizing Prediction for Semantic Segmentation [115.88957139226966]
  本稿では,セマンティックセグメンテーションの本質的特性を利用して,モデル伝達におけるそのような問題を緩和する。 本稿では,モデル転送を教師なし方式で正規化するための制約として固有特性を課す予測伝達の正規化器(RPT)を提案する。 GTA5とSynTHIA(synthetic data)で訓練されたモデルの都市景観データセット(アーバンストリートシーン)への転送に関するRTPの提案を検証するため、大規模な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T16:19:41Z)
• Improving Semantic Segmentation via Self-Training [75.07114899941095]
  半教師付きアプローチ,特に自己学習パラダイムを用いて,最先端の成果を得ることができることを示す。 まず、ラベル付きデータに基づいて教師モデルを訓練し、次にラベルなしデータの大規模なセット上で擬似ラベルを生成する。 私たちの堅牢なトレーニングフレームワークは、人名と擬似ラベルを共同で消化し、Cityscapes、CamVid、KITTIデータセット上で最高のパフォーマンスを達成することができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T17:09:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。