論文の概要: LE-UDA: Label-efficient unsupervised domain adaptation for medical image segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02078v1
• Date: Mon, 5 Dec 2022 07:47:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 16:05:35.629653
• Title: LE-UDA: Label-efficient unsupervised domain adaptation for medical image segmentation
• Title（参考訳）: LE-UDA : 画像分割のためのラベル効率非教師なし領域適応
• Authors: Ziyuan Zhao, Fangcheng Zhou, Kaixin Xu, Zeng Zeng, Cuntai Guan, S. Kevin Zhou
• Abstract要約: ラベル有効非教師付きドメイン適応(LE-UDA)と呼ばれる新規で汎用的なフレームワークを提案する。 LE-UDAでは、両ドメイン間の知識伝達のための自己認識一貫性と、UDAの機能アライメントを向上するために自己認識学習モジュールを構築している。 実験結果から,提案するLE-UDAは,限られたソースラベルを有効活用し,ドメイン間セグメンテーション性能を向上し,文献における最先端のUDAアプローチより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.655779957716558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While deep learning methods hitherto have achieved considerable success in medical image segmentation, they are still hampered by two limitations: (i) reliance on large-scale well-labeled datasets, which are difficult to curate due to the expert-driven and time-consuming nature of pixel-level annotations in clinical practices, and (ii) failure to generalize from one domain to another, especially when the target domain is a different modality with severe domain shifts. Recent unsupervised domain adaptation~(UDA) techniques leverage abundant labeled source data together with unlabeled target data to reduce the domain gap, but these methods degrade significantly with limited source annotations. In this study, we address this underexplored UDA problem, investigating a challenging but valuable realistic scenario, where the source domain not only exhibits domain shift~w.r.t. the target domain but also suffers from label scarcity. In this regard, we propose a novel and generic framework called ``Label-Efficient Unsupervised Domain Adaptation"~(LE-UDA). In LE-UDA, we construct self-ensembling consistency for knowledge transfer between both domains, as well as a self-ensembling adversarial learning module to achieve better feature alignment for UDA. To assess the effectiveness of our method, we conduct extensive experiments on two different tasks for cross-modality segmentation between MRI and CT images. Experimental results demonstrate that the proposed LE-UDA can efficiently leverage limited source labels to improve cross-domain segmentation performance, outperforming state-of-the-art UDA approaches in the literature. Code is available at: https://github.com/jacobzhaoziyuan/LE-UDA.
• Abstract（参考訳）: 深層学習手法は医用画像のセグメンテーションでかなりの成功を収めているが、依然として2つの制限によって妨げられている。 (i)臨床におけるピクセルレベルのアノテーションの専門的かつ時間のかかる性質から,大規模なラベル付きデータセットに依存すること,及び (ii)特定のドメインから他のドメインへ一般化できないこと、特に、対象ドメインが厳しいドメインシフトを持つ異なるモダリティである場合。 最近のunsupervised domain adaptation~(UDA)技術は、豊富なラベル付きソースデータと未ラベルのターゲットデータを利用してドメインギャップを低減するが、これらの手法は限られたソースアノテーションで大幅に低下する。 本研究では,この未熟なuda問題に対処し,ソースドメインがターゲットドメインの領域シフトを示すだけでなく,ラベルの不足に苦しむような,挑戦的で価値のある現実的なシナリオについて検討する。 本稿では, ``label- efficient unsupervised domain adaptation'~(le-uda)と呼ばれる新しい汎用フレームワークを提案する。 LE-UDAでは、両ドメイン間の知識伝達のための自己認識一貫性と、UDAの機能アライメントを向上するために自己認識学習モジュールを構築する。 提案手法の有効性を評価するため,MRI と CT 画像間のクロスモーダルセグメンテーションのための2つのタスクについて広範な実験を行った。 実験の結果,le-udaは限定されたソースラベルを効率的に活用し,クロスドメインセグメンテーション性能を向上できることがわかった。 コードは、https://github.com/jacobzhaoziyuan/LE-UDA.comで入手できる。

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