論文の概要: Inherent Consistent Learning for Accurate Semi-supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14175v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 17:38:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 13:24:04.350955
• Title: Inherent Consistent Learning for Accurate Semi-supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 半教師付き医用画像セグメンテーションにおける固有一貫性学習
• Authors: Ye Zhu, Jie Yang, Si-Qi Liu and Ruimao Zhang
• Abstract要約: 頑健なセマンティックなカテゴリー表現を学習するための新しい一貫性のある一貫性学習法を提案する。 提案手法は,特に注釈付きデータの数が極端に限られている場合,最先端の手法よりも優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.06702813637713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised medical image segmentation has attracted much attention in recent years because of the high cost of medical image annotations. In this paper, we propose a novel Inherent Consistent Learning (ICL) method, which aims to learn robust semantic category representations through the semantic consistency guidance of labeled and unlabeled data to help segmentation. In practice, we introduce two external modules namely Supervised Semantic Proxy Adaptor (SSPA) and Unsupervised Semantic Consistent Learner (USCL) that based on the attention mechanism to align the semantic category representations of labeled and unlabeled data, as well as update the global semantic representations over the entire training set. The proposed ICL is a plug-and-play scheme for various network architectures and the two modules are not involved in the testing stage. Experimental results on three public benchmarks show that the proposed method can outperform the state-of-the-art especially when the number of annotated data is extremely limited. Code is available at: https://github.com/zhuye98/ICL.git.
• Abstract（参考訳）: 近年,医用画像アノテーションのコストが高いことから,半監督的医用画像分割が注目されている。 本稿では,ラベル付きおよびラベル付きデータの意味的一貫性ガイダンスを通じて,ロバストな意味カテゴリー表現を学習し,セグメンテーションを支援する新しい本質的一貫性学習(icl)手法を提案する。 実際には、ラベル付きおよびラベルなしデータのセマンティックなカテゴリ表現を整列するアテンション機構に基づいて、トレーニングセット全体にわたってグローバルなセマンティックなセマンティックな表現を更新する2つの外部モジュール、SSPA(Supervised Semantic Proxy Adaptor)とUnsupervised Semantic Consistent Learner(USCL)を導入する。 iclは様々なネットワークアーキテクチャのためのプラグイン・アンド・プレイ方式であり、2つのモジュールはテスト段階には関与していない。 3つの公開ベンチマークによる実験結果から,提案手法は特に注釈付きデータの数が極めて限られている場合に,最先端の手法よりも優れていることが示された。 コードはhttps://github.com/zhuye98/icl.git。

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