論文の概要: Finding the Most Transferable Tasks for Brain Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00934v1
- Date: Tue, 3 Jan 2023 02:53:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-04 13:55:07.379153
- Title: Finding the Most Transferable Tasks for Brain Image Segmentation
- Title（参考訳）: 脳画像分割のための最も移動可能なタスクの探索
- Authors: Yicong Li, Yang Tan, Jingyun Yang, Yang Li, Xiao-Ping Zhang
- Abstract要約: 本稿では、最適なソースタスクを選択するための事前知識ガイドと転送可能性に基づくフレームワークを提案する。
医用画像のセグメンテーションタスクに最先端の分析可能性推定指標を適用した。
脳の物質、脳腫瘍、ホワイトマターの超強度セグメンテーションデータセットに関する我々の実験では、異なるタスクを同じモードで転送するより、同じタスクを異なるモードで転送する方が、よりうまく行くことが示されています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.583629268991237
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although many studies have successfully applied transfer learning to medical
image segmentation, very few of them have investigated the selection strategy
when multiple source tasks are available for transfer. In this paper, we
propose a prior knowledge guided and transferability based framework to select
the best source tasks among a collection of brain image segmentation tasks, to
improve the transfer learning performance on the given target task. The
framework consists of modality analysis, RoI (region of interest) analysis, and
transferability estimation, such that the source task selection can be refined
step by step. Specifically, we adapt the state-of-the-art analytical
transferability estimation metrics to medical image segmentation tasks and
further show that their performance can be significantly boosted by filtering
candidate source tasks based on modality and RoI characteristics. Our
experiments on brain matter, brain tumor, and white matter hyperintensities
segmentation datasets reveal that transferring from different tasks under the
same modality is often more successful than transferring from the same task
under different modalities. Furthermore, within the same modality, transferring
from the source task that has stronger RoI shape similarity with the target
task can significantly improve the final transfer performance. And such
similarity can be captured using the Structural Similarity index in the label
space.
- Abstract（参考訳）: 多くの研究が医療画像分割に転送学習を適用しているが、複数のソースタスクが転送可能である場合の選択戦略を調査した研究はごくわずかである。
本稿では,脳画像セグメンテーションタスクの集合の中から最適なソースタスクを選択するための事前知識誘導および転送可能性に基づくフレームワークを提案し,与えられた対象タスクの転送学習性能を向上させる。
このフレームワークは、モダリティ分析、RoI(関心領域)分析、転送可能性推定から成り、ソースタスクの選択を段階的に洗練することができる。
具体的には,医用画像のセグメンテーションタスクに最先端の分析可能性推定指標を適用し,モーダリティとRoI特性に基づいて候補音源タスクをフィルタリングすることにより,その性能を著しく向上させることができることを示す。
脳の物質、脳腫瘍、ホワイトマターの超強度セグメンテーションデータセットに関する我々の実験は、異なるタスクを同じモードで転送するよりも、同じタスクを異なるモードで転送する方が、より成功していることを示している。
さらに、同じモダリティ内では、ターゲットタスクとRoI形状がより強いソースタスクからの転送は、最終的な転送性能を大幅に向上させることができる。
このような類似性はラベル空間の構造的類似性指数を用いて捉えることができる。
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