論文の概要: Domain Adaptive Sim-to-Real Segmentation of Oropharyngeal Organs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10883v2
- Date: Fri, 28 Jul 2023 00:39:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-31 15:42:41.305737
- Title: Domain Adaptive Sim-to-Real Segmentation of Oropharyngeal Organs
- Title（参考訳）: 咽頭臓器のドメイン適応sim-to-real segmentation
- Authors: Guankun Wang, Tian-Ao Ren, Jiewen Lai, Long Bai, and Hongliang Ren
- Abstract要約: 経口的気管挿管(TI)は内視鏡を用いて必要であり、鼻腔の代わりに気管を喉頭に挿入するのに役立つ。
咽頭臓器の実在は、限られたオープンソースデータと患者のプライバシーのためにアクセスできないことが多い。
IoU-Ranking Blend-ArtFlow (IRB-AF) と呼ばれるドメイン適応型Sim-to-Realフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.723143613743211
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Video-assisted transoral tracheal intubation (TI) necessitates using an
endoscope that helps the physician insert a tracheal tube into the glottis
instead of the esophagus. The growing trend of robotic-assisted TI would
require a medical robot to distinguish anatomical features like an experienced
physician which can be imitated by utilizing supervised deep-learning
techniques. However, the real datasets of oropharyngeal organs are often
inaccessible due to limited open-source data and patient privacy. In this work,
we propose a domain adaptive Sim-to-Real framework called IoU-Ranking
Blend-ArtFlow (IRB-AF) for image segmentation of oropharyngeal organs. The
framework includes an image blending strategy called IoU-Ranking Blend (IRB)
and style-transfer method ArtFlow. Here, IRB alleviates the problem of poor
segmentation performance caused by significant datasets domain differences;
while ArtFlow is introduced to reduce the discrepancies between datasets
further. A virtual oropharynx image dataset generated by the SOFA framework is
used as the learning subject for semantic segmentation to deal with the limited
availability of actual endoscopic images. We adapted IRB-AF with the
state-of-the-art domain adaptive segmentation models. The results demonstrate
the superior performance of our approach in further improving the segmentation
accuracy and training stability.
- Abstract（参考訳）: 経鼻的気管挿管術(ti)は,食道の代わりに気管管を声門に挿入する内視鏡を用いて行う。
ロボット支援型TIの流行は、教師付きディープラーニング技術を利用して模倣できる経験豊富な医師のような解剖学的特徴を識別する医療ロボットを必要としている。
しかし、咽頭臓器の実際のデータセットは、限られたオープンソースデータと患者のプライバシーのためにアクセスできないことが多い。
そこで本研究では,言語器官のイメージセグメンテーションのためのドメイン適応型Sim-to-RealフレームワークIoU-Ranking Blend-ArtFlow(IRB-AF)を提案する。
このフレームワークには、IoU-Ranking Blend(IRB)と呼ばれる画像ブレンディング戦略とスタイル転送メソッドArtFlowが含まれている。
ここで、IRBは、大きなデータセットのドメイン差に起因するセグメンテーション性能の低下を軽減しますが、ArtFlowはデータセット間の差異をさらに軽減するために導入されています。
意味的セグメンテーションの学習対象として、SOFAフレームワークによって生成された仮想咽頭画像データセットを用いて、実際の内視鏡画像の可用性の限界に対処する。
IRB-AFを最先端領域適応セグメンテーションモデルに適用した。
その結果, セグメンテーション精度とトレーニング安定性を向上する上で, 提案手法の優れた性能を示すことができた。
関連論文リスト
- Generalizing Segmentation Foundation Model Under Sim-to-real Domain-shift for Guidewire Segmentation in X-ray Fluoroscopy [1.4353812560047192]
Sim-to-real ドメイン適応アプローチは、コスト効率の良いソリューションを提供するシミュレーションから合成データを利用する。
対象領域のアノテーションを使わずに、SAMを蛍光X線ガイドワイヤセグメント化に適応させる戦略を提案する。
提案手法は、事前訓練されたSAMと、最先端のドメイン適応技術の両方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） (2024-10-09T21:59:48Z) - CathFlow: Self-Supervised Segmentation of Catheters in Interventional Ultrasound Using Optical Flow and Transformers [66.15847237150909]
縦型超音波画像におけるカテーテルのセグメンテーションのための自己教師型ディープラーニングアーキテクチャを提案する。
ネットワークアーキテクチャは、Attention in Attentionメカニズムで構築されたセグメンテーショントランスフォーマであるAiAReSeg上に構築されている。
我々は,シリコンオルタファントムから収集した合成データと画像からなる実験データセット上で,我々のモデルを検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T15:13:36Z) - Cross-Dataset Adaptation for Instrument Classification in Cataract
Surgery Videos [54.1843419649895]
特定のデータセットでこのタスクをうまく実行する最先端モデルでは、別のデータセットでテストすると、パフォーマンスが低下する。
本稿では,Barlow Adaptorと呼ばれる新しいエンドツーエンドのUnsupervised Domain Adaptation (UDA)手法を提案する。
さらに,BFAL(Barlow Feature Alignment Loss)と呼ばれる,異なるドメインにまたがる特徴を整列させる新たな損失を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-31T18:14:18Z) - ARHNet: Adaptive Region Harmonization for Lesion-aware Augmentation to
Improve Segmentation Performance [61.04246102067351]
本研究では,合成画像をよりリアルに見せるために,前景調和フレームワーク(ARHNet)を提案する。
実画像と合成画像を用いたセグメンテーション性能の向上に本手法の有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-02T10:39:29Z) - Synthetic optical coherence tomography angiographs for detailed retinal
vessel segmentation without human annotations [12.571349114534597]
本稿では,より高速でリアルなOCTA合成のために,空間コロニー化に基づく網膜血管網の軽量なシミュレーションを行う。
本研究では,3つの公開データセットに対する定量的および定性的実験において,提案手法の優れたセグメンテーション性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-19T14:01:47Z) - Domain Adaptive Sim-to-Real Segmentation of Oropharyngeal Organs Towards
Robot-assisted Intubation [15.795665057836636]
この作業では、Open Framework Architectureフレームワークによって生成された仮想データセットを導入し、実際の内視鏡画像の可用性の制限を克服する。
また,画像ブレンディング戦略を用いた咽頭臓器画像分割のための領域適応型Sim-to-Real法を提案する。
実験結果は,ドメイン適応モデルを用いた提案手法の優れた性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-19T14:08:15Z) - Unsupervised Domain Transfer with Conditional Invertible Neural Networks [83.90291882730925]
条件付き可逆ニューラルネットワーク(cINN)に基づくドメイン転送手法を提案する。
提案手法は本質的に,その可逆的アーキテクチャによるサイクル一貫性を保証し,ネットワークトレーニングを最大限効率的に行うことができる。
提案手法は,2つの下流分類タスクにおいて,現実的なスペクトルデータの生成を可能にし,その性能を向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-17T18:00:27Z) - Domain Adaptation via CycleGAN for Retina Segmentation in Optical
Coherence Tomography [0.09490124006642771]
光コヒーレンス・トモグラフィ(OCT)ボリュームの領域適応のためのCycleGAN(Cycle-Consistent Generative Adrative Networks)の実装について検討した。
この研究は、サイモンフレーザー大学のバイオメディカル光学研究グループと機能・解剖学的イメージング・形状解析研究所と共同で行われた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-06T02:07:53Z) - Few-shot Medical Image Segmentation using a Global Correlation Network
with Discriminative Embedding [60.89561661441736]
医療画像分割のための新しい手法を提案する。
深層畳み込みネットワークを用いた数ショット画像セグメンタを構築します。
深層埋め込みの識別性を高め,同一クラスの特徴領域のクラスタリングを促進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-10T04:01:07Z) - Unsupervised Bidirectional Cross-Modality Adaptation via Deeply
Synergistic Image and Feature Alignment for Medical Image Segmentation [73.84166499988443]
我々は、Synergistic Image and Feature Alignment (SIFA)と名付けられた新しい教師なしドメイン適応フレームワークを提案する。
提案するSIFAは、画像と特徴の両方の観点から、ドメインの相乗的アライメントを行う。
2つの異なるタスクに対する実験結果から,SIFA法は未ラベル対象画像のセグメンテーション性能を向上させるのに有効であることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-06T13:49:47Z)
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。