論文の概要: Expectation Maximization Pseudo Labelling for Segmentation with Limited Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01747v1
• Date: Tue, 2 May 2023 19:29:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 16:50:00.492476
• Title: Expectation Maximization Pseudo Labelling for Segmentation with Limited Annotations
• Title（参考訳）: 限定アノテーション付きセグメンテーションにおける期待最大化擬似ラベリング
• Authors: Mou-Cheng Xu and Yukun Zhou and Chen Jin and Marius de Groot and Daniel C. Alexander and Neil P. Oxtoby and Yipeng Hu and Joseph Jacob
• Abstract要約: 擬似ラベリングは半教師あり学習において経験的成功を収めた。 擬似ラベルは学習した表現の堅牢性を高めることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.395988148252077
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We study pseudo labelling and its generalisation for semi-supervised segmentation of medical images. Pseudo labelling has achieved great empirical successes in semi-supervised learning, by utilising raw inferences on unlabelled data as pseudo labels for self-training. In our paper, we build a connection between pseudo labelling and the Expectation Maximization algorithm which partially explains its empirical successes. We thereby realise that the original pseudo labelling is an empirical estimation of its underlying full formulation. Following this insight, we demonstrate the full generalisation of pseudo labels under Bayes' principle, called Bayesian Pseudo Labels. We then provide a variational approach to learn to approximate Bayesian Pseudo Labels, by learning a threshold to select good quality pseudo labels. In the rest of the paper, we demonstrate the applications of Pseudo Labelling and its generalisation Bayesian Psuedo Labelling in semi-supervised segmentation of medical images on: 1) 3D binary segmentation of lung vessels from CT volumes; 2) 2D multi class segmentation of brain tumours from MRI volumes; 3) 3D binary segmentation of brain tumours from MRI volumes. We also show that pseudo labels can enhance the robustness of the learnt representations.
• Abstract（参考訳）: 医用画像の半教師付きセグメンテーションにおける擬似ラベリングとその一般化について検討した。 擬似ラベル付けは、未ラベルデータの生推論を擬似ラベルとして利用することで、半教師付き学習において大きな成功を収めた。 本稿では,擬似ラベリングと期待最大化アルゴリズムとの接続を構築し,その経験的成功を部分的に説明する。 したがって、元の擬似ラベル付けは、その基礎となる完全な定式化の実証的な推定である。 この知見に従い,ベイズ原理に基づく擬似ラベルの完全一般化をベイズ擬似ラベルと呼ぶ。 次に、高品質な擬似ラベルを選択する閾値を学習することで、ベイズ擬似ラベルを近似する変分アプローチを提案する。 論文の残りでは、医用画像の半教師ありセグメンテーションにおける擬似ラベリングとその一般化ベイズ的プセドラベリングの応用例を示す。 1)CTボリュームからの肺血管の3次元分枝化 2)MRIボリュームによる脳腫瘍の2次元マルチクラスセグメンテーション 3) mriボリュームからの脳腫瘍の3次元2成分分画 また,擬似ラベルは学習表現のロバスト性を高めることができることを示した。

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