論文の概要: Domain Generalization with Adversarial Intensity Attack for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02720v1
• Date: Wed, 5 Apr 2023 19:40:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 16:09:56.962234
• Title: Domain Generalization with Adversarial Intensity Attack for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像分割のための逆インテンシティアタックによる領域一般化
• Authors: Zheyuan Zhang, Bin Wang, Lanhong Yao, Ugur Demir, Debesh Jha, Ismail Baris Turkbey, Boqing Gong, Ulas Bagci
• Abstract要約: 実世界のシナリオでは、トレーニング中に露出していない新しいドメインや異なるドメインのデータに遭遇することが一般的である。 ドメイン一般化(Domain Generalization, DG)は、モデルがこれまで見つからなかったドメインからのデータを扱うことを可能にする、有望な方向である。 本稿では,敵対的トレーニングを活用して無限のスタイルでトレーニングデータを生成する,AdverIN(Adversarial Intensity Attack)と呼ばれる新しいDG手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.49427483473792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most statistical learning algorithms rely on an over-simplified assumption, that is, the train and test data are independent and identically distributed. In real-world scenarios, however, it is common for models to encounter data from new and different domains to which they were not exposed to during training. This is often the case in medical imaging applications due to differences in acquisition devices, imaging protocols, and patient characteristics. To address this problem, domain generalization (DG) is a promising direction as it enables models to handle data from previously unseen domains by learning domain-invariant features robust to variations across different domains. To this end, we introduce a novel DG method called Adversarial Intensity Attack (AdverIN), which leverages adversarial training to generate training data with an infinite number of styles and increase data diversity while preserving essential content information. We conduct extensive evaluation experiments on various multi-domain segmentation datasets, including 2D retinal fundus optic disc/cup and 3D prostate MRI. Our results demonstrate that AdverIN significantly improves the generalization ability of the segmentation models, achieving significant improvement on these challenging datasets. Code is available upon publication.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの統計学習アルゴリズムは、過剰に単純化された仮定、すなわち、トレーニングデータとテストデータは独立に分散している。 しかし、現実のシナリオでは、トレーニング中に露出しなかった新しいドメインや異なるドメインのデータにモデルが遭遇することが一般的である。 これは、取得装置、イメージングプロトコル、患者特性の違いにより、医療画像の応用においてしばしば発生する。 この問題に対処するために、dg(domain generalization)は、モデルがさまざまなドメインのバリエーションにロバストなドメイン不変特徴を学習することによって、それまで見つからなかったドメインからのデータを扱うことができる、有望な方向である。 そこで本稿では,AdverIN(Adversarial Intensity Attack)と呼ばれる新たなDG手法を提案する。 眼底2D,視床3D,前立腺MRIなどの多領域セグメンテーションデータセットについて広範な評価実験を行った。 その結果,AdverINはセグメンテーションモデルの一般化能力を大幅に向上し,これらの挑戦的なデータセットを大幅に改善した。 コードは出版時に入手できる。

関連論文リスト

• DG-TTA: Out-of-domain medical image segmentation through Domain Generalization and Test-Time Adaptation [43.842694540544194]
  本稿では、ドメインの一般化とテスト時間適応を組み合わせることで、未確認対象領域で事前学習したモデルを再利用するための非常に効果的なアプローチを提案する。 本手法は,事前訓練した全身CTモデルと組み合わせることで,MR画像を高精度に分割できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T10:26:21Z)
• DGM-DR: Domain Generalization with Mutual Information Regularized Diabetic Retinopathy Classification [40.35834579068518]
  トレーニングとテストデータのドメインシフトは、一般的なディープラーニングモデルをトレーニングする上で大きな課題となる。 医用画像領域に事前訓練されたモデルとしてモデル目的関数を再確立するDG法を提案する。 提案手法は,従来の最先端技術よりも平均精度5.25%,標準偏差が低い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T11:17:13Z)
• Curriculum-Based Augmented Fourier Domain Adaptation for Robust Medical Image Segmentation [18.830738606514736]
  本研究は、堅牢な医用画像分割のためのカリキュラムベースの拡張フーリエドメイン適応(Curri-AFDA)を提案する。 特に、カリキュラム学習戦略は、異なるレベルのデータシフトの下でのモデルの因果関係に基づいている。 複数のサイトやスキャナーから収集した網膜と核の2つのセグメンテーションタスクの実験から,提案手法が優れた適応と一般化性能をもたらすことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T08:56:58Z)
• When Neural Networks Fail to Generalize? A Model Sensitivity Perspective [82.36758565781153]
  ドメイン一般化 (Domain Generalization, DG) は、異なる分布の下で見えないドメインでうまく機能するようにモデルを訓練することを目的としている。 本稿では,より現実的で,より困難なシナリオである単一領域一般化(Single-DG)について考察する。 我々は「モデル感度」と命名する一般化と強く相関するモデルの性質を経験的に確認する。 本稿では、高感度の周波数をターゲットとした拡張画像を生成するために、スペクトル逆データ拡張(SADA)の新たな戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T20:15:15Z)
• Multi-Scale Multi-Target Domain Adaptation for Angle Closure Classification [50.658613573816254]
  角度閉包分類のためのM2DAN(Multi-scale Multi-target Domain Adversarial Network)を提案する。 異なるスケールでのこれらのドメイン不変性に基づいて、ソースドメインで訓練されたディープモデルは、複数のターゲットドメインの角度クロージャを分類することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-25T15:27:55Z)
• AADG: Automatic Augmentation for Domain Generalization on Retinal Image Segmentation [1.0452185327816181]
  AADG(Automated Augmentation for Domain Generalization)と呼ばれるデータ操作に基づくドメイン一般化手法を提案する。 我々のAADGフレームワークは、新しいドメインを生成するデータ拡張ポリシーを効果的にサンプリングすることができる。 提案するAADGは,最先端の一般化性能を示し,既存手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-27T02:26:01Z)
• Single-domain Generalization in Medical Image Segmentation via Test-time Adaptation from Shape Dictionary [64.5632303184502]
  ドメインの一般化は通常、モデル学習のために複数のソースドメインからのデータを必要とする。 本稿では,1つのソースドメインのみで最悪のシナリオ下でモデルを学習し,異なる未確認対象ドメインに直接一般化する,重要な単一ドメインの一般化問題について考察する。 本稿では,領域間で不変なセグメンテーションのセグメンテーション先情報を抽出し,統合する医用画像セグメンテーションにおいて,この問題に対処する新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T08:46:27Z)
• Augmentation based unsupervised domain adaptation [2.304713283039168]
  小さく非表現的なデータに基づいてトレーニングされたディープラーニングモデルは、トレーニングに使用されるものと異なるデータにデプロイされた場合、パフォーマンスが向上する傾向があります。 本手法は, 対向領域適応と整合性トレーニングの特性を利用して, より堅牢な適応を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-23T13:06:07Z)
• Cross-Modality Brain Tumor Segmentation via Bidirectional Global-to-Local Unsupervised Domain Adaptation [61.01704175938995]
  本論文では,UDAスキームに基づくBiGL(Bidirectional Global-to-Local)適応フレームワークを提案する。 具体的には、脳腫瘍をセグメント化するために、双方向画像合成およびセグメンテーションモジュールを提案する。 提案手法は, 最先端の非教師なし領域適応法を大きなマージンで上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-17T10:11:45Z)
• Shape-aware Meta-learning for Generalizing Prostate MRI Segmentation to Unseen Domains [68.73614619875814]
  前立腺MRIのセグメント化におけるモデル一般化を改善するために,新しい形状認識メタラーニング手法を提案する。 実験結果から,本手法は未確認領域の6つの設定すべてにおいて,最先端の一般化手法を一貫して上回っていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-04T07:56:02Z)
• MS-Net: Multi-Site Network for Improving Prostate Segmentation with Heterogeneous MRI Data [75.73881040581767]
  本稿では,ロバスト表現を学習し,前立腺のセグメンテーションを改善するための新しいマルチサイトネットワーク(MS-Net)を提案する。 当社のMS-Netは,すべてのデータセットのパフォーマンスを一貫して改善し,マルチサイト学習における最先端の手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-09T14:11:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。