論文の概要: Cross-supervised Dual Classifiers for Semi-supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16216v1
• Date: Thu, 25 May 2023 16:23:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 14:02:21.209587
• Title: Cross-supervised Dual Classifiers for Semi-supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 半教師型医用画像分割のためのクロス教師型デュアル分類器
• Authors: Zhenxi Zhang, Ran Ran, Chunna Tian, Heng Zhou, Fan Yang, Xin Li, Zhicheng Jiao
• Abstract要約: 半教師付き医用画像分割は、大規模医用画像解析に有望な解決策を提供する。 本稿では、二重分類器(DC-Net)に基づくクロス教師あり学習フレームワークを提案する。 LAとPancreas-CTデータセットの実験は、DC-Netが半教師付きセグメンテーションの他の最先端手法よりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.18427897663732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised medical image segmentation offers a promising solution for large-scale medical image analysis by significantly reducing the annotation burden while achieving comparable performance. Employing this method exhibits a high degree of potential for optimizing the segmentation process and increasing its feasibility in clinical settings during translational investigations. Recently, cross-supervised training based on different co-training sub-networks has become a standard paradigm for this task. Still, the critical issues of sub-network disagreement and label-noise suppression require further attention and progress in cross-supervised training. This paper proposes a cross-supervised learning framework based on dual classifiers (DC-Net), including an evidential classifier and a vanilla classifier. The two classifiers exhibit complementary characteristics, enabling them to handle disagreement effectively and generate more robust and accurate pseudo-labels for unlabeled data. We also incorporate the uncertainty estimation from the evidential classifier into cross-supervised training to alleviate the negative effect of the error supervision signal. The extensive experiments on LA and Pancreas-CT dataset illustrate that DC-Net outperforms other state-of-the-art methods for semi-supervised segmentation. The code will be released soon.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き医用画像セグメンテーションは、アノテーションの負担を大幅に軽減し、同等の性能を実現し、大規模医用画像解析に有望なソリューションを提供する。 本手法を用いることで, セグメンテーション過程を最適化し, 翻訳調査における臨床現場での可能性を高めることができる。 近年,異なる協調学習サブネットワークに基づくクロストラクショナルトレーニングが,このタスクの標準パラダイムとなっている。 それでも、サブネットワークの不一致とラベルノイズ抑制の重大な問題は、クロス教師ドトレーニングのさらなる注意と進歩を必要とする。 本稿では,二重分類器(dc-net)に基づくクロス教師付き学習フレームワークを提案する。 2つの分類器は相補的な特徴を示し、不一致を効果的に処理でき、ラベルのないデータに対してより堅牢で正確な擬似ラベルを生成する。 また,明細分類器からの不確実性評価を相互監督訓練に取り入れ,誤り監視信号の負の効果を軽減する。 LAとPancreas-CTデータセットに関する広範な実験は、DC-Netが半教師付きセグメンテーションの他の最先端手法よりも優れていることを示している。 コードはまもなくリリースされる。

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