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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