論文の概要: Bidirectional Copy-Paste for Semi-Supervised Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00673v1
- Date: Mon, 1 May 2023 06:06:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 13:50:20.044537
- Title: Bidirectional Copy-Paste for Semi-Supervised Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: 半監督型医用画像分割のための双方向コピーペースト
- Authors: Yunhao Bai, Duowen Chen, Qingli Li, Wei Shen and Yan Wang
- Abstract要約: 半教師付き医用画像セグメンテーションでは、ラベル付きデータとラベルなしデータの間に経験的ミスマッチ問題が存在する。
本稿では, ラベル付きとラベルなしのデータを双方向にコピー・ペーストする, 問題を緩和するための簡単な手法を提案する。
実験の結果,各種半教師付き医用画像セグメンテーションデータセットの他の最先端技術と比較すると,ACDCデータセットでは21%以上のDiceの改善が見られた(5%ラベル付きデータ)。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.815414883505722
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In semi-supervised medical image segmentation, there exist empirical mismatch
problems between labeled and unlabeled data distribution. The knowledge learned
from the labeled data may be largely discarded if treating labeled and
unlabeled data separately or in an inconsistent manner. We propose a
straightforward method for alleviating the problem - copy-pasting labeled and
unlabeled data bidirectionally, in a simple Mean Teacher architecture. The
method encourages unlabeled data to learn comprehensive common semantics from
the labeled data in both inward and outward directions. More importantly, the
consistent learning procedure for labeled and unlabeled data can largely reduce
the empirical distribution gap. In detail, we copy-paste a random crop from a
labeled image (foreground) onto an unlabeled image (background) and an
unlabeled image (foreground) onto a labeled image (background), respectively.
The two mixed images are fed into a Student network and supervised by the mixed
supervisory signals of pseudo-labels and ground-truth. We reveal that the
simple mechanism of copy-pasting bidirectionally between labeled and unlabeled
data is good enough and the experiments show solid gains (e.g., over 21% Dice
improvement on ACDC dataset with 5% labeled data) compared with other
state-of-the-arts on various semi-supervised medical image segmentation
datasets. Code is available at https://github.com/DeepMed-Lab-ECNU/BCP}.
- Abstract（参考訳）: 半教師付き医用画像セグメンテーションでは、ラベル付きとラベルなしのデータ分散の間に経験的ミスマッチ問題が存在する。
ラベル付きデータから学んだ知識は、ラベル付きデータとラベル付きデータとを別々に扱う場合、あるいは一貫性のない方法で扱う場合、ほとんど破棄される。
単純な平均教師アーキテクチャを用いて,ラベル付きおよびラベル付されていないデータを双方向にコピー・ペーストする手法を提案する。
この方法は、ラベル付きデータから、内向きと外向きの両方で包括的な共通意味学を学ぶことを奨励する。
さらに重要なことは、ラベル付きおよびラベルなしデータの一貫した学習手順は、経験的分布ギャップを大幅に減らすことができる。
具体的には,ラベル付画像(背景)からラベル付画像(背景)へ,ラベル付画像(背景)からラベル付画像(背景)へ,ランダムな作物をコピー・ペーストする。
2つの混合画像は学生ネットワークに送信され、疑似ラベルと地対の混合監視信号によって監視される。
ラベル付きデータとラベル付きデータとを双方向にコピーペーストする簡単なメカニズムは十分であり、実験により、様々な半教師付き医用画像セグメンテーションデータセットにおける他の最先端データと比較して、adcdcデータセットの21%以上のdice改善(ラベル付きデータ)が得られた。
コードはhttps://github.com/DeepMed-Lab-ECNU/BCP}で入手できる。
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