論文の概要: Multi-source adversarial transfer learning for ultrasound image
segmentation with limited similarity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19069v1
- Date: Tue, 30 May 2023 14:31:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 15:55:11.369891
- Title: Multi-source adversarial transfer learning for ultrasound image
segmentation with limited similarity
- Title（参考訳）: 超音波画像の類似度を限定したマルチソース逆転写学習
- Authors: Yifu Zhang, Hongru Li, Tao Yang, Rui Tao, Zhengyuan Liu, Shimeng Shi,
Jiansong Zhang, Ning Ma, Wujin Feng, Zhanhu Zhang, Xinyu Zhang
- Abstract要約: 逆転写学習の考え方は、特定のソースとターゲットドメインのペア間の共通特徴を適応的に抽出するために用いられる。
単一のソースドメインにおける知識不足を軽減するため、複数のソースドメインからの知識を融合するために、マルチソース転送学習が採用されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.745463626423936
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Lesion segmentation of ultrasound medical images based on deep learning
techniques is a widely used method for diagnosing diseases. Although there is a
large amount of ultrasound image data in medical centers and other places,
labeled ultrasound datasets are a scarce resource, and it is likely that no
datasets are available for new tissues/organs. Transfer learning provides the
possibility to solve this problem, but there are too many features in natural
images that are not related to the target domain. As a source domain, redundant
features that are not conducive to the task will be extracted. Migration
between ultrasound images can avoid this problem, but there are few types of
public datasets, and it is difficult to find sufficiently similar source
domains. Compared with natural images, ultrasound images have less information,
and there are fewer transferable features between different ultrasound images,
which may cause negative transfer. To this end, a multi-source adversarial
transfer learning network for ultrasound image segmentation is proposed.
Specifically, to address the lack of annotations, the idea of adversarial
transfer learning is used to adaptively extract common features between a
certain pair of source and target domains, which provides the possibility to
utilize unlabeled ultrasound data. To alleviate the lack of knowledge in a
single source domain, multi-source transfer learning is adopted to fuse
knowledge from multiple source domains. In order to ensure the effectiveness of
the fusion and maximize the use of precious data, a multi-source domain
independent strategy is also proposed to improve the estimation of the target
domain data distribution, which further increases the learning ability of the
multi-source adversarial migration learning network in multiple domains.
- Abstract（参考訳）: 深部学習技術に基づく超音波画像の病変分割は,疾患の診断に広く用いられている。
医療センターや他の場所には大量の超音波画像データが存在するが、ラベル付き超音波データセットは乏しい資源であり、新しい組織や組織にはデータセットが利用できない可能性が高い。
転送学習はこの問題を解決することができるが、対象領域とは無関係な自然画像には多すぎる特徴がある。
ソースドメインとして、タスクに導出されない冗長なフィーチャが抽出される。
超音波画像間の移動はこの問題を回避することができるが、公開データセットのタイプはほとんどなく、十分に類似したソースドメインを見つけることは困難である。
自然画像と比較すると、超音波画像は情報が少なく、異なる超音波画像間で伝達可能な特徴が少なく、負の転送を引き起こす可能性がある。
この目的のために,超音波画像分割のための多元逆転写学習ネットワークを提案する。
具体的には、アノテーションの欠如に対処するため、特定のソースとターゲットドメイン間の共通特徴を適応的に抽出するために、逆転写学習の考え方を用いて、ラベルのない超音波データを利用することができる。
単一のソースドメインにおける知識不足を軽減するため、複数のソースドメインからの知識を融合するために、マルチソース転送学習を採用する。
また、融合の有効性を保証し、貴重なデータの利用を最大化するために、複数のドメインにおける多ソース逆マイグレーション学習ネットワークの学習能力を高めるために、対象ドメインデータ分布の推定を改善するためのマルチソースドメイン独立戦略も提案されている。
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