論文の概要: MSCDA: Multi-level Semantic-guided Contrast Improves Unsupervised Domain Adaptation for Breast MRI Segmentation in Small Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02554v2
• Date: Thu, 8 Jun 2023 09:25:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 20:02:38.453236
• Title: MSCDA: Multi-level Semantic-guided Contrast Improves Unsupervised Domain Adaptation for Breast MRI Segmentation in Small Datasets
• Title（参考訳）: MSCDA: マルチレベルセマンティック誘導コントラストによる小データセットにおける乳房MRI領域適応の改善
• Authors: Sheng Kuang, Henry C. Woodruff, Renee Granzier, Thiemo J.A. van Nijnatten, Marc B.I. Lobbes, Marjolein L. Smidt, Philippe Lambin, Siamak Mehrkanoon
• Abstract要約: マルチレベルセマンティック・ガイド・コントラスト・ドメイン・アダプティブ・フレームワークを提案する。 我々のアプローチは、ドメイン間の特徴表現を整合させるために、対照的な学習を伴う自己学習を取り入れている。 特に,ピクセル・ツー・ピクセル,ピクセル・ツー・セントロイド,セントロイド・ツー・セントロイドのコントラストを取り入れることで,コントラストの損失を増大させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.272836235045653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep learning (DL) applied to breast tissue segmentation in magnetic resonance imaging (MRI) has received increased attention in the last decade, however, the domain shift which arises from different vendors, acquisition protocols, and biological heterogeneity, remains an important but challenging obstacle on the path towards clinical implementation. In this paper, we propose a novel Multi-level Semantic-guided Contrastive Domain Adaptation (MSCDA) framework to address this issue in an unsupervised manner. Our approach incorporates self-training with contrastive learning to align feature representations between domains. In particular, we extend the contrastive loss by incorporating pixel-to-pixel, pixel-to-centroid, and centroid-to-centroid contrasts to better exploit the underlying semantic information of the image at different levels. To resolve the data imbalance problem, we utilize a category-wise cross-domain sampling strategy to sample anchors from target images and build a hybrid memory bank to store samples from source images. We have validated MSCDA with a challenging task of cross-domain breast MRI segmentation between datasets of healthy volunteers and invasive breast cancer patients. Extensive experiments show that MSCDA effectively improves the model's feature alignment capabilities between domains, outperforming state-of-the-art methods. Furthermore, the framework is shown to be label-efficient, achieving good performance with a smaller source dataset. The code is publicly available at \url{https://github.com/ShengKuangCN/MSCDA}.
• Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)における乳房組織セグメンテーションに応用される深層学習(DL)は、ここ10年で注目されているが、異なるベンダー、取得プロトコル、生物学的不均一性から生じるドメインシフトは、臨床実装への道のりにおいて重要な障害であり続けている。 本稿では,この問題に教師なしで対処する,多段階の意味誘導型コントラストドメイン適応(MSCDA)フレームワークを提案する。 我々のアプローチは、ドメイン間の特徴表現を整合させるために、対照的な学習を伴う自己学習を取り入れている。 特に、画素間、画素間、中心間および中心間コントラストを組み込むことで、コントラスト損失を拡大し、異なるレベルで画像の基盤となる意味情報をうまく活用する。 データ不均衡問題を解決するために,対象画像からアンカーをサンプリングし,ソース画像からサンプルを格納するハイブリッドメモリバンクを構築するために,カテゴリ毎のクロスドメインサンプリング戦略を用いる。 健常者および浸潤乳癌患者のデータセット間のクロスドメイン胸部MRIセグメント化を課題とし,MSCDAの有効性を検証した。 大規模な実験により、MSCDAはドメイン間の機能アライメント能力を効果的に改善し、最先端の手法より優れていることが示された。 さらに、このフレームワークはラベル効率が高く、より小さなソースデータセットで優れたパフォーマンスを実現している。 コードは \url{https://github.com/ShengKuangCN/MSCDA} で公開されている。

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