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: 翻訳完了
• 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。

関連論文リスト

• An Evidential-enhanced Tri-Branch Consistency Learning Method for Semi-supervised Medical Image Segmentation [8.507454166954139]
  半教師付き医用画像セグメンテーションのためのEvidential Tri-Branch Consistency Learning framework (ETC-Net)を提案する。 ETC-Netは、明らかな保守枝、明らかな進歩枝、および明らかな融合枝の3つの枝を雇用している。 また,顕在的学習からの不確実性評価を相互監督訓練に統合し,誤った監視信号の負の影響を緩和する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T14:25:23Z)
• Dual-scale Enhanced and Cross-generative Consistency Learning for Semi-supervised Medical Image Segmentation [49.57907601086494]
  医用画像のセグメンテーションはコンピュータ支援診断において重要な役割を担っている。 半教師型医用画像(DEC-Seg)のための新しいDual-scale Enhanced and Cross-generative consistency learning frameworkを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T12:56:31Z)
• Rethinking Semi-Supervised Medical Image Segmentation: A Variance-Reduction Perspective [51.70661197256033]
  医用画像セグメンテーションのための階層化グループ理論を用いた半教師付きコントラスト学習フレームワークARCOを提案する。 まず、分散還元推定の概念を用いてARCOを構築することを提案し、特定の分散還元技術が画素/ボクセルレベルのセグメンテーションタスクにおいて特に有用であることを示す。 5つの2D/3D医療データセットと3つのセマンティックセグメンテーションデータセットのラベル設定が異なる8つのベンチマークで、我々のアプローチを実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T13:50:25Z)
• RCPS: Rectified Contrastive Pseudo Supervision for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [26.933651788004475]
  我々は、RCPS(Rectified Contrastive Pseudo Supervision)という、新しい半教師付きセグメンテーション手法を提案する。 RCPSは、修正された疑似監督とボクセルレベルのコントラスト学習を組み合わせて、半教師付きセグメンテーションの有効性を向上させる。 実験結果から, 半教師付き医用画像分割における最先端手法と比較して, 高いセグメンテーション性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-13T12:03:58Z)
• PCA: Semi-supervised Segmentation with Patch Confidence Adversarial Training [52.895952593202054]
  医用画像セグメンテーションのためのPatch Confidence Adrial Training (PCA) と呼ばれる半教師付き対向法を提案する。 PCAは各パッチの画素構造とコンテキスト情報を学習し、十分な勾配フィードバックを得る。 本手法は, 医用画像のセグメンテーションにおいて, 最先端の半教師付き手法より優れており, その有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-24T07:45:47Z)
• Scribble-Supervised Medical Image Segmentation via Dual-Branch Network and Dynamically Mixed Pseudo Labels Supervision [15.414578073908906]
  単純で効率的なスクリブル教師付き画像分割法を提案し,それを心臓MRIセグメント化に適用する。 このスクリブル・インスペクションと補助擬似ラベル・インスペクションを組み合わせることで、デュアルブランチ・ネットワークは、スクリブル・アノテーションからエンドツーエンドまで効率的に学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-04T02:50:30Z)
• Semi-Supervised Semantic Segmentation of Vessel Images using Leaking Perturbations [1.5791732557395552]
  Leaking GANは、網膜血管セグメンテーションのためのGANベースの半教師付きアーキテクチャである。 私たちのキーとなるアイデアは、ジェネレータから情報を漏らすことで識別器を汚染することです。 これにより、より穏健な世代がGANのトレーニングに役立ちます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T18:25:08Z)
• Cascaded Robust Learning at Imperfect Labels for Chest X-ray Segmentation [61.09321488002978]
  不完全アノテーションを用いた胸部X線分割のための新しいカスケードロバスト学習フレームワークを提案する。 モデルは3つの独立したネットワークから成り,ピアネットワークから有用な情報を効果的に学習できる。 提案手法は,従来の手法と比較して,セグメント化タスクの精度を大幅に向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T15:50:16Z)
• Towards Robust Partially Supervised Multi-Structure Medical Image Segmentation on Small-Scale Data [123.03252888189546]
  データ不足下における部分教師付き学習(PSL)における方法論的ギャップを埋めるために,不確実性下でのビシナルラベル(VLUU)を提案する。 マルチタスク学習とヴィジナルリスク最小化によって動機づけられたVLUUは、ビジナルラベルを生成することによって、部分的に教師付き問題を完全な教師付き問題に変換する。 本研究は,ラベル効率の高い深層学習における新たな研究の方向性を示唆するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-28T16:31:00Z)
• A Teacher-Student Framework for Semi-supervised Medical Image Segmentation From Mixed Supervision [62.4773770041279]
  そこで我々は,臓器と病変のセグメンテーションのための教師と学生のスタイルに基づくセミ教師付き学習フレームワークを開発した。 我々は,本モデルがバウンディングボックスの品質に対して堅牢であることを示し,フル教師付き学習手法と比較した性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-23T07:58:20Z)

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。