論文の概要: Prototype Knowledge Distillation for Medical Segmentation with Missing Modality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09830v1
• Date: Fri, 17 Mar 2023 08:29:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 15:11:01.521758
• Title: Prototype Knowledge Distillation for Medical Segmentation with Missing Modality
• Title（参考訳）: モダリティを欠いた医療セグメント化のための原型知識蒸留法
• Authors: Shuai Wang, Zipei Yan, Daoan Zhang, Haining Wei, Zhongsen Li, Rui Li
• Abstract要約: 本稿では,その課題に対処するために,プロトタイプの知識蒸留法(ProtoKD)を提案する。 我々のProtoKDは、マルチモダリティデータのピクセルワイドな知識を単一モダリティデータに蒸留するだけでなく、マルチモダリティデータに変換する。 提案手法はBraTSベンチマークにおける最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0043036421429035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-modality medical imaging is crucial in clinical treatment as it can provide complementary information for medical image segmentation. However, collecting multi-modal data in clinical is difficult due to the limitation of the scan time and other clinical situations. As such, it is clinically meaningful to develop an image segmentation paradigm to handle this missing modality problem. In this paper, we propose a prototype knowledge distillation (ProtoKD) method to tackle the challenging problem, especially for the toughest scenario when only single modal data can be accessed. Specifically, our ProtoKD can not only distillate the pixel-wise knowledge of multi-modality data to single-modality data but also transfer intra-class and inter-class feature variations, such that the student model could learn more robust feature representation from the teacher model and inference with only one single modality data. Our method achieves state-of-the-art performance on BraTS benchmark.
• Abstract（参考訳）: 医用画像分割のための補完情報を提供するため,多モード医用画像は臨床治療において重要である。 しかし, 臨床におけるマルチモーダルデータの収集は, スキャン時間や臨床状況の制限などにより困難である。 このように、この欠落したモダリティ問題に対処するイメージセグメンテーションパラダイムを開発することは臨床的に有意義である。 本稿では,1つのモードデータのみにアクセス可能な最も困難なシナリオにおいて,課題に取り組むためのプロトタイプ知識蒸留(protokd)手法を提案する。 具体的には,マルチモダリティデータのピクセル単位での知識を単一モダリティデータに蒸留するだけでなく,クラス内およびクラス間の特徴のバリエーションを伝達することで,教師モデルからより堅牢な特徴表現を学習し,単一のモダリティデータのみを用いて推論することができる。 提案手法はBraTSベンチマークにおける最先端性能を実現する。

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