論文の概要: Exploring Cycle Consistency Learning in Interactive Volume Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06493v2
• Date: Sat, 9 Mar 2024 17:02:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 17:49:47.997672
• Title: Exploring Cycle Consistency Learning in Interactive Volume Segmentation
• Title（参考訳）: 対話型ボリュームセグメンテーションにおけるサイクル一貫性学習の探索
• Authors: Qin Liu, Meng Zheng, Benjamin Planche, Zhongpai Gao, Terrence Chen, Marc Niethammer, and Ziyan Wu
• Abstract要約: 我々は2つの切り離されたモジュール(インタラクション・ツー・セグメンテーションとセグメンテーションの伝搬)を介して医療ボリュームセグメンテーションに対話的にアプローチする。 本稿では、開始スライス中の正確なセグメンテーションを参照することにより、中間セグメンテーションを規則化する、シンプルで効果的なサイクル整合損失を提案する。 サイクル整合性トレーニングでは、伝播ネットワークは標準のフォワードオンリーのトレーニングアプローチよりも規則化された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.000842538436714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic medical volume segmentation often lacks clinical accuracy, necessitating further refinement. In this work, we interactively approach medical volume segmentation via two decoupled modules: interaction-to-segmentation and segmentation propagation. Given a medical volume, a user first segments a slice (or several slices) via the interaction module and then propagates the segmentation(s) to the remaining slices. The user may repeat this process multiple times until a sufficiently high volume segmentation quality is achieved. However, due to the lack of human correction during propagation, segmentation errors are prone to accumulate in the intermediate slices and may lead to sub-optimal performance. To alleviate this issue, we propose a simple yet effective cycle consistency loss that regularizes an intermediate segmentation by referencing the accurate segmentation in the starting slice. To this end, we introduce a backward segmentation path that propagates the intermediate segmentation back to the starting slice using the same propagation network. With cycle consistency training, the propagation network is better regularized than in standard forward-only training approaches. Evaluation results on challenging AbdomenCT-1K and OAI-ZIB datasets demonstrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 自動的な医療ボリュームセグメンテーションは、しばしば臨床精度を欠き、さらなる改善を必要とする。 本研究では,2つの分離モジュールによる医学的ボリュームセグメンテーション(interaction-to-segmentation)とセグメンテーション伝播(segmentation propagation)に対話的にアプローチする。 医療ボリュームが与えられたら、ユーザはまず対話モジュールを介してスライス(またはいくつかのスライス)を分割し、残りのスライスにセグメンテーション(s)を伝搬する。 十分なボリュームセグメンテーション品質が達成されるまで、ユーザはこのプロセスを何度も繰り返すことができる。 しかし, 伝搬中の人為的補正の欠如により, 中間スライスにセグメンテーション誤差が蓄積しやすくなり, 準最適性能につながる可能性がある。 この問題を緩和するために、開始スライス中の正確なセグメンテーションを参照することにより中間セグメンテーションを規則化する、単純で効果的なサイクル整合損失を提案する。 この目的のために,同じ伝搬ネットワークを用いて中間セグメント化を開始スライスに戻す後方セグメント化経路を導入する。 サイクル整合性トレーニングでは、伝播ネットワークは標準のフォワードオンリーのトレーニングアプローチよりも規則化された。 また,AbdomenCT-1KとOAI-ZIBデータセットを用いた評価の結果,本手法の有効性を示した。

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