論文の概要: Anatomical Invariance Modeling and Semantic Alignment for
Self-supervised Learning in 3D Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05615v1
- Date: Sat, 11 Feb 2023 06:36:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-14 19:28:03.200876
- Title: Anatomical Invariance Modeling and Semantic Alignment for
Self-supervised Learning in 3D Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: 3次元医用画像セグメンテーションにおける自己教師あり学習のための解剖的不変性モデリングと意味的アライメント
- Authors: Yankai Jiang, Mingze Sun, Heng Guo, Ke Yan, Le Lu, Minfeng Xu
- Abstract要約: 自己教師付き学習は、最近、3D画像分割タスクにおいて有望なパフォーマンスを達成した。
我々は,解剖的不変性モデリングと意味的アライメントを明確に満たす,自己教師付き学習フレームワークAliceを提案する。
FLARE 2022とBTCVの2つの公開3次元医用画像セグメンテーションベンチマーク実験により,Aliceの性能優位性を実証し,検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.778407436646844
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Self-supervised learning (SSL) has recently achieved promising performance
for 3D medical image segmentation tasks. Most current methods follow existing
SSL paradigm originally designed for photographic or natural images, which
cannot explicitly and thoroughly exploit the intrinsic similar anatomical
structures across varying medical images. This may in fact degrade the quality
of learned deep representations by maximizing the similarity among features
containing spatial misalignment information and different anatomical semantics.
In this work, we propose a new self-supervised learning framework, namely
Alice, that explicitly fulfills Anatomical invariance modeling and semantic
alignment via elaborately combining discriminative and generative objectives.
Alice introduces a new contrastive learning strategy which encourages the
similarity between views that are diversely mined but with consistent
high-level semantics, in order to learn invariant anatomical features.
Moreover, we design a conditional anatomical feature alignment module to
complement corrupted embeddings with globally matched semantics and inter-patch
topology information, conditioned by the distribution of local image content,
which permits to create better contrastive pairs. Our extensive quantitative
experiments on two public 3D medical image segmentation benchmarks of FLARE
2022 and BTCV demonstrate and validate the performance superiority of Alice,
surpassing the previous best SSL counterpart methods by 2.11% and 1.77% in Dice
coefficients, respectively.
- Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)は、最近、3D画像分割タスクで有望なパフォーマンスを達成した。
現在の手法のほとんどは、もともと写真や自然画像用に設計された既存のsslパラダイムに従っており、様々な医療画像にまたがる固有の類似解剖学的構造を明示的に、かつ徹底的に利用することはできない。
これは、空間的ミスアライメント情報と異なる解剖学的意味論を含む特徴間の類似性を最大化することによって、学習された深層表現の品質を低下させる可能性がある。
本研究では,識別と生成の目的を巧みに組み合わせることで,解剖的不変性モデリングと意味的アライメントを明確に達成する,自己教師型学習フレームワークAliceを提案する。
alice氏は、不変解剖学的特徴を学ぶために、多様だが一貫性のあるハイレベルなセマンティクスを持つビュー間の類似性を奨励する、新しい対比学習戦略を導入した。
さらに,局所的な画像コンテンツの分布を条件としたグローバルな意味とパッチ間トポロジ情報とを補完する条件付き解剖学的特徴アライメントモジュールを設計し,よりコントラストの高いペアを作成できるようにする。
FLARE 2022とBTCVの2つの公開3次元医用画像セグメンテーションベンチマークに関する大規模な定量的実験は、Aliceの性能上の優位性を実証し、それぞれDice係数の2.11%と1.77%を上回った。
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