論文の概要: Anatomical Invariance Modeling and Semantic Alignment for Self-supervised Learning in 3D Medical Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05615v3
• Date: Thu, 17 Aug 2023 16:18:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-21 19:52:33.013372
• Title: Anatomical Invariance Modeling and Semantic Alignment for Self-supervised Learning in 3D Medical Image Analysis
• Title（参考訳）: 3次元医用画像解析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, Xiaoyu Bai, Ke Yan, Le Lu and Minfeng Xu
• Abstract要約: 自己教師付き学習(SSL)は、最近、3D医療画像解析タスクで有望なパフォーマンスを達成した。 現在のほとんどの手法は、元々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いる。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.87667643104543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised learning (SSL) has recently achieved promising performance for 3D medical image analysis 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 three 3D medical image analysis tasks demonstrate and validate the performance superiority of Alice, surpassing the previous best SSL counterpart methods and showing promising ability for united representation learning. Codes are available at https://github.com/alibaba-damo-academy/alice.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習(SSL)は、最近、3D医療画像解析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。 3次元医用画像解析タスクに関する広範囲な定量的実験により,aliceの性能の優位性を実証し,検証し,従来のssl対応手法を上回り,統一表現学習に有望な能力を示す。 コードはhttps://github.com/alibaba-damo-academy/aliceで入手できる。

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