論文の概要: Meta-hallucinator: Towards Few-Shot Cross-Modality Cardiac Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06978v1
• Date: Thu, 11 May 2023 17:06:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 13:56:19.912488
• Title: Meta-hallucinator: Towards Few-Shot Cross-Modality Cardiac Image Segmentation
• Title（参考訳）: meta-hallucinator : 数発交叉モダリティ心筋画像セグメンテーションに向けて
• Authors: Ziyuan Zhao, Fangcheng Zhou, Zeng Zeng, Cuntai Guan, S. Kevin Zhou
• Abstract要約: 非教師なし領域適応(UDA)技術は、最近、有望なクロスモーダルな医療画像セグメンテーションを実現している。 本稿では,メタハロシン化フレームワーク,メタハロシン化フレームワークを提案する。 この枠組みでは, 幻覚とセグメンテーションのモデルが, 勾配に基づくメタラーニング戦略で共同で訓練されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.821877102329506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain shift and label scarcity heavily limit deep learning applications to various medical image analysis tasks. Unsupervised domain adaptation (UDA) techniques have recently achieved promising cross-modality medical image segmentation by transferring knowledge from a label-rich source domain to an unlabeled target domain. However, it is also difficult to collect annotations from the source domain in many clinical applications, rendering most prior works suboptimal with the label-scarce source domain, particularly for few-shot scenarios, where only a few source labels are accessible. To achieve efficient few-shot cross-modality segmentation, we propose a novel transformation-consistent meta-hallucination framework, meta-hallucinator, with the goal of learning to diversify data distributions and generate useful examples for enhancing cross-modality performance. In our framework, hallucination and segmentation models are jointly trained with the gradient-based meta-learning strategy to synthesize examples that lead to good segmentation performance on the target domain. To further facilitate data hallucination and cross-domain knowledge transfer, we develop a self-ensembling model with a hallucination-consistent property. Our meta-hallucinator can seamlessly collaborate with the meta-segmenter for learning to hallucinate with mutual benefits from a combined view of meta-learning and self-ensembling learning. Extensive studies on MM-WHS 2017 dataset for cross-modality cardiac segmentation demonstrate that our method performs favorably against various approaches by a lot in the few-shot UDA scenario.
• Abstract（参考訳）: ドメインシフトとラベル不足は、さまざまな医用画像解析タスクにディープラーニングを強く制限する。 unsupervised domain adaptation (uda)技術は最近、ラベルの多いソースドメインからラベルなしのターゲットドメインに知識を転送することで、クロスモダリティな医療画像セグメンテーションを実現している。 しかし、多くの臨床応用において、ソースドメインからのアノテーションの収集も困難であり、特に少数のソースラベルしかアクセスできない数ショットのシナリオにおいて、ほとんどの先行作品がラベルスカースソースドメインに最適である。 そこで本稿では,データ分散の多様化とクロスモダリティ性能向上のための有用な例の生成を目的として,新しい変換一貫性を持つメタハルーシネータであるmeta-hallucinatorを提案する。 本フレームワークでは, 幻覚とセグメンテーションモデルと, 勾配に基づくメタラーニング戦略を併用して, 対象領域でのセグメンテーション性能を向上する例を合成する。 さらに,データ幻覚とクロスドメイン知識伝達を容易にするために,幻覚一貫性を有する自己感覚モデルを開発した。 メタハルーシネータはメタセグメンタとシームレスにコラボレーションして,メタ学習と自己センシング学習の複合的な視点から相互利益を分かち合うことができる。 MM-WHS 2017データセットの多種間心筋セグメンテーションに関する広範な研究により,本手法は多種多様なアプローチに対して有効であることが示された。

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