論文の概要: Semantic segmentation of surgical hyperspectral images under geometric domain shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10972v1
• Date: Mon, 20 Mar 2023 09:50:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 16:03:20.818174
• Title: Semantic segmentation of surgical hyperspectral images under geometric domain shifts
• Title（参考訳）: 幾何学的領域シフト下における手術用ハイパースペクトル画像の意味セグメンテーション
• Authors: Jan Sellner and Silvia Seidlitz, Alexander Studier-Fischer, Alessandro Motta, Berkin \"Ozdemir, Beat Peter M\"uller-Stich, Felix Nickel, Lena Maier-Hein
• Abstract要約: 本稿では、幾何学的アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データの存在下で、最先端のセマンティックセグメンテーションネットワークを初めて分析する。 有機移植(Organ transplantation)と呼ばれる専用の拡張技術により、一般化可能性にも対処する。 提案手法は,SOA DSCの最大67 % (RGB) と90% (HSI) を改善し,実際のOODテストデータ上での分配内性能と同等の性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.74454349141344
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robust semantic segmentation of intraoperative image data could pave the way for automatic surgical scene understanding and autonomous robotic surgery. Geometric domain shifts, however, although common in real-world open surgeries due to variations in surgical procedures or situs occlusions, remain a topic largely unaddressed in the field. To address this gap in the literature, we (1) present the first analysis of state-of-the-art (SOA) semantic segmentation networks in the presence of geometric out-of-distribution (OOD) data, and (2) address generalizability with a dedicated augmentation technique termed "Organ Transplantation" that we adapted from the general computer vision community. According to a comprehensive validation on six different OOD data sets comprising 600 RGB and hyperspectral imaging (HSI) cubes from 33 pigs semantically annotated with 19 classes, we demonstrate a large performance drop of SOA organ segmentation networks applied to geometric OOD data. Surprisingly, this holds true not only for conventional RGB data (drop of Dice similarity coefficient (DSC) by 46 %) but also for HSI data (drop by 45 %), despite the latter's rich information content per pixel. Using our augmentation scheme improves on the SOA DSC by up to 67 % (RGB) and 90 % (HSI) and renders performance on par with in-distribution performance on real OOD test data. The simplicity and effectiveness of our augmentation scheme makes it a valuable network-independent tool for addressing geometric domain shifts in semantic scene segmentation of intraoperative data. Our code and pre-trained models will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 術中画像データのロバストなセマンティックセグメンテーションは、自動手術シーン理解と自律ロボット手術の道を開く可能性がある。 幾何学的領域シフトは、外科手術や坐骨閉塞のばらつきによる現実世界の手術では一般的であるが、この分野では未適応である。 このギャップに対処するために,本論文では,幾何学的アウト・オブ・ディストリビューション(ood)データの存在下で,最先端(soa)セマンティクスセグメンテーションネットワークを初めて解析し,(2)一般コンピュータビジョンコミュニティから適応した「オルガン移植」と呼ばれる専用増補技術を用いて一般化可能性を検討する。 意味的アノテーションを付した33頭のブタの600 RGBおよびハイパースペクトルイメージング(HSI)立方体からなる6種類のOODデータセットに対する総合的検証の結果, 幾何学的OODデータに適用したSOA臓器セグメントネットワークの性能低下を実証した。 驚くべきことに、これは従来のRGBデータ(Dice類似度係数(DSC)の46%)だけでなく、HSIデータ(45%)にも当てはまる。 我々の拡張スキームを使用することで、SOA DSCの最大67%(RGB)と90%(HSI)の改善が可能になり、実際のOODテストデータ上での分配内パフォーマンスと同等のパフォーマンスをレンダリングします。 本手法の単純さと有効性は,術中データのセマンティックシーンセグメンテーションにおける幾何学的領域シフトに対処するための,ネットワークに依存しない貴重なツールとなる。 私たちのコードと事前訓練されたモデルは公開されます。

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