論文の概要: M-GenSeg: Domain Adaptation For Target Modality Tumor Segmentation With Annotation-Efficient Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07276v2
• Date: Sun, 30 Jul 2023 12:03:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 00:07:07.397621
• Title: M-GenSeg: Domain Adaptation For Target Modality Tumor Segmentation With Annotation-Efficient Supervision
• Title（参考訳）: M-GenSeg: Annotation-Efficient Supervision を用いたターゲットモード腫瘍分割のためのドメイン適応
• Authors: Malo Alefsen de Boisredon d'Assier and Eugene Vorontsov and Samuel Kadoury
• Abstract要約: M-GenSegは、クロスモダリティ腫瘍セグメンテーションのための、新しい半教師付きジェネレーショントレーニング戦略である。 4つの異なるコントラスト配列からなる脳腫瘍セグメント化データセットの性能評価を行った。 以前の技術とは異なり、M-GenSegは部分的に注釈付きソースモダリティでトレーニングする機能も導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.023899199756184
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated medical image segmentation using deep neural networks typically requires substantial supervised training. However, these models fail to generalize well across different imaging modalities. This shortcoming, amplified by the limited availability of expert annotated data, has been hampering the deployment of such methods at a larger scale across modalities. To address these issues, we propose M-GenSeg, a new semi-supervised generative training strategy for cross-modality tumor segmentation on unpaired bi-modal datasets. With the addition of known healthy images, an unsupervised objective encourages the model to disentangling tumors from the background, which parallels the segmentation task. Then, by teaching the model to convert images across modalities, we leverage available pixel-level annotations from the source modality to enable segmentation in the unannotated target modality. We evaluated the performance on a brain tumor segmentation dataset composed of four different contrast sequences from the public BraTS 2020 challenge data. We report consistent improvement in Dice scores over state-of-the-art domain-adaptive baselines on the unannotated target modality. Unlike the prior art, M-GenSeg also introduces the ability to train with a partially annotated source modality.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた医用画像の自動セグメンテーションは通常、十分な教師付きトレーニングを必要とする。 しかし、これらのモデルは様々な画像モダリティでうまく一般化できない。 この欠点は、専門家の注釈付きデータの限られた可用性によって増幅され、モダリティをまたいだ大規模にそのようなメソッドのデプロイを妨げている。 そこで本研究では,非ペア型バイモーダルデータセットにおけるクロスモダリティ腫瘍分割のための半教師付き生成訓練戦略であるm-gensegを提案する。 既知の健全な画像を追加することで、教師なしの目標は、セグメンテーションタスクと並行する背景から腫瘍を分離することをモデルに促す。 そして,モダリティ間の画像変換をモデルに教えることで,利用可能なピクセルレベルのアノテーションをソースモダリティから活用し,無注釈のターゲットモダリティにおけるセグメンテーションを可能にする。 公開BraTS 2020チャレンジデータから4つの異なるコントラスト配列からなる脳腫瘍セグメント化データセットの性能評価を行った。 我々は,unannotated target modalityにおいて,最先端のドメイン適応ベースラインに対するdiceスコアの一貫した改善を報告している。 以前の技術とは異なり、M-GenSegは部分的に注釈付きソースモダリティでトレーニングする機能も導入している。

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