論文の概要: Orthogonal Annotation Benefits Barely-supervised Medical Image
Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13090v1
- Date: Thu, 23 Mar 2023 08:10:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 15:25:16.068454
- Title: Orthogonal Annotation Benefits Barely-supervised Medical Image
Segmentation
- Title(参考訳): 直交アノテーションの医療画像分割に対する効果
- Authors: Heng Cai, Shumeng Li, Lei Qi, Qian Yu, Yinghuan Shi, Yang Gao
- Abstract要約: 半教師付き学習の最近の傾向は、3次元半教師付き医用画像セグメンテーションの性能を高めている。
これらの見解と隣接する3次元スライス間の本質的な類似性は、我々は新しいアノテーション方法を開発するきっかけとなった。
そこで我々は,Dense-Sparse Co-Training (DeSCO) というデュアルネットワーク・パラダイムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 24.506059129303424
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent trends in semi-supervised learning have significantly boosted the
performance of 3D semi-supervised medical image segmentation. Compared with 2D
images, 3D medical volumes involve information from different directions, e.g.,
transverse, sagittal, and coronal planes, so as to naturally provide
complementary views. These complementary views and the intrinsic similarity
among adjacent 3D slices inspire us to develop a novel annotation way and its
corresponding semi-supervised model for effective segmentation. Specifically,
we firstly propose the orthogonal annotation by only labeling two orthogonal
slices in a labeled volume, which significantly relieves the burden of
annotation. Then, we perform registration to obtain the initial pseudo labels
for sparsely labeled volumes. Subsequently, by introducing unlabeled volumes,
we propose a dual-network paradigm named Dense-Sparse Co-training (DeSCO) that
exploits dense pseudo labels in early stage and sparse labels in later stage
and meanwhile forces consistent output of two networks. Experimental results on
three benchmark datasets validated our effectiveness in performance and
efficiency in annotation. For example, with only 10 annotated slices, our
method reaches a Dice up to 86.93% on KiTS19 dataset.
- Abstract(参考訳): 半教師付き学習の最近の傾向は、3次元半教師付き医用画像セグメンテーションの性能を大幅に向上させた。
2d画像と比較すると、3d医療ボリュームは、横方向、矢状、コロナ面などの異なる方向からの情報を伴い、自然に補完的な視点を提供する。
これらの相補的視点と隣接する3次元スライス間の本質的類似性は,新しい注釈法とそれに対応する半教師付きモデルの開発を促した。
具体的には,ラベル付きボリュームに2つの直交スライスのみをラベル付けすることにより,アノテーションの負担を大幅に軽減する直交アノテーションを提案する。
そして、疎ラベル付きボリュームの初期擬似ラベルを取得するために登録を行う。
その後、ラベルなしボリュームを導入することで、初期段階における密接な擬似ラベルと後期段階におけるスパースラベルを活用し、2つのネットワークの一貫した出力を強いる、dish-sparse co-training(desco)と呼ばれるデュアルネットワークパラダイムを提案する。
3つのベンチマークデータセットによる実験結果から,アノテーションの性能と効率性が検証された。
例えば、注釈付きスライスはわずか10個で、kits19データセット上で86.93%までダイスに達する。
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