論文の概要: Hybrid Dual Mean-Teacher Network With Double-Uncertainty Guidance for
Semi-Supervised Segmentation of MRI Scans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05126v1
- Date: Thu, 9 Mar 2023 09:16:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-10 15:26:16.944225
- Title: Hybrid Dual Mean-Teacher Network With Double-Uncertainty Guidance for
Semi-Supervised Segmentation of MRI Scans
- Title（参考訳）: MRIスキャンの半教師分割のための二重不確実性誘導を用いたハイブリッドデュアル平均教師ネットワーク
- Authors: Jiayi Zhu, Bart Bolsterlee, Brian V. Y. Chow, Yang Song, Erik
Meijering
- Abstract要約: 本稿では,高効率な半教師付きセグメンテーションを実現するために,ハイブリッド,半教師付き,マルチタスク学習を備えたハイブリッドデュアル平均教師モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.762045723792266
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Semi-supervised learning has made significant progress in medical image
segmentation. However, existing methods primarily utilize information acquired
from a single dimensionality (2D/3D), resulting in sub-optimal performance on
challenging data, such as magnetic resonance imaging (MRI) scans with multiple
objects and highly anisotropic resolution. To address this issue, we present a
Hybrid Dual Mean-Teacher (HD-Teacher) model with hybrid, semi-supervised, and
multi-task learning to achieve highly effective semi-supervised segmentation.
HD-Teacher employs a 2D and a 3D mean-teacher network to produce segmentation
labels and signed distance fields from the hybrid information captured in both
dimensionalities. This hybrid learning mechanism allows HD-Teacher to combine
the `best of both worlds', utilizing features extracted from either 2D, 3D, or
both dimensions to produce outputs as it sees fit. Outputs from 2D and 3D
teacher models are also dynamically combined, based on their individual
uncertainty scores, into a single hybrid prediction, where the hybrid
uncertainty is estimated. We then propose a hybrid regularization module to
encourage both student models to produce results close to the
uncertainty-weighted hybrid prediction. The hybrid uncertainty suppresses
unreliable knowledge in the hybrid prediction, leaving only useful information
to improve network performance further. Extensive experiments of binary and
multi-class segmentation conducted on three MRI datasets demonstrate the
effectiveness of the proposed framework. Code is available at
https://github.com/ThisGame42/Hybrid-Teacher.
- Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は、医用画像のセグメンテーションに大きな進歩をもたらした。
しかし、既存の手法では、主に1次元(2D/3D)から取得した情報を利用するため、複数の物体を持つMRI(MRI)スキャンや高異方性分解能などの課題データに対する準最適性能が得られる。
この問題に対処するために,ハイブリット,セミ教師付き,マルチタスク学習を併用したハイブリットデュアル平均教師モデルを提案し,高い効率のセミ教師付きセグメンテーションを実現する。
HD-Teacherは2Dおよび3D平均教師ネットワークを使用して、両方の次元でキャプチャされたハイブリッド情報からセグメンテーションラベルと符号付き距離フィールドを生成する。
このハイブリッド学習メカニズムにより、hd-teacherは2d、3d、または両方の次元から抽出された特徴を利用して、適合するアウトプットを生成することができる。
2次元および3次元教師モデルからの出力も、個々の不確実性スコアに基づいて動的に結合され、ハイブリッド不確実性が推定される。
次に,両学習モデルが不確実性重み付けハイブリッド予測に近い結果を生成することを奨励するハイブリッド正規化モジュールを提案する。
ハイブリッド不確実性は、ハイブリッド予測における信頼できない知識を抑制し、有用な情報のみを残してネットワーク性能をさらに向上させる。
3つのmriデータセットを用いたバイナリおよびマルチクラスセグメンテーションの広範な実験により,提案手法の有効性が示された。
コードはhttps://github.com/ThisGame42/Hybrid-Teacherで入手できる。
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