論文の概要: Localized Region Contrast for Enhancing Self-Supervised Learning in Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03406v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 22:43:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 13:19:40.072053
• Title: Localized Region Contrast for Enhancing Self-Supervised Learning in Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像セグメンテーションにおける自己監督型学習を支援する地域コントラスト
• Authors: Xiangyi Yan, Junayed Naushad, Chenyu You, Hao Tang, Shanlin Sun, Kun Han, Haoyu Ma, James Duncan, Xiaohui Xie
• Abstract要約: 本稿では,地域コントラスト(LRC)を統合した新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。 提案手法では,Felzenszwalbのアルゴリズムによるスーパーピクセルの同定と,新しいコントラッシブサンプリング損失を用いた局所コントラスト学習を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.82940072548603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in self-supervised learning have demonstrated that effective visual representations can be learned from unlabeled images. This has led to increased interest in applying self-supervised learning to the medical domain, where unlabeled images are abundant and labeled images are difficult to obtain. However, most self-supervised learning approaches are modeled as image level discriminative or generative proxy tasks, which may not capture the finer level representations necessary for dense prediction tasks like multi-organ segmentation. In this paper, we propose a novel contrastive learning framework that integrates Localized Region Contrast (LRC) to enhance existing self-supervised pre-training methods for medical image segmentation. Our approach involves identifying Super-pixels by Felzenszwalb's algorithm and performing local contrastive learning using a novel contrastive sampling loss. Through extensive experiments on three multi-organ segmentation datasets, we demonstrate that integrating LRC to an existing self-supervised method in a limited annotation setting significantly improves segmentation performance. Moreover, we show that LRC can also be applied to fully-supervised pre-training methods to further boost performance.
• Abstract（参考訳）: 近年の自己教師付き学習の進歩により、効果的な視覚表現がラベル付き画像から学習できることが示されている。 これにより,ラベル付き画像が豊富であり,ラベル付き画像の入手が困難な医療領域への自己指導型学習への関心が高まっている。 しかし、ほとんどの自己教師付き学習アプローチは、画像レベルの判別や生成的なプロキシタスクとしてモデル化されており、マルチオーガンセグメンテーションのような密集した予測タスクに必要な、より細かいレベルの表現を捉えることはできない。 本稿では,局所領域コントラスト(localized region contrast, lrc)を統合し,医用画像分割のための既存の自己教師あり事前学習法を強化する新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。 提案手法では,Felzenszwalbのアルゴリズムによるスーパーピクセルの同定と,新しいコントラッシブサンプリング損失を用いた局所コントラスト学習を行う。 3つのマルチオーガナイズドセグメンテーションデータセットの広範な実験を通じて、限定的なアノテーション設定で既存の自己教師付きメソッドにRCを統合することにより、セグメンテーション性能が大幅に向上することを示した。 さらに,LRC を完全教師付き事前学習法に適用することで,さらなる性能向上が期待できることを示す。

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