論文の概要: Treasure in Distribution: A Domain Randomization based Multi-Source Domain Generalization for 2D Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19949v1
• Date: Wed, 31 May 2023 15:33:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 15:43:40.063369
• Title: Treasure in Distribution: A Domain Randomization based Multi-Source Domain Generalization for 2D Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 分布の宝:2次元医用画像分割のためのドメインランダム化に基づくマルチソースドメイン一般化
• Authors: Ziyang Chen, Yongsheng Pan, Yiwen Ye, Hengfei Cui, Yong Xia
• Abstract要約: 本稿では,Treasure in Distribution (TriD) と呼ばれるマルチソース領域一般化手法を提案する。 TriDは、一様分布からランダムにサンプリングすることで、強靭性のあるモデルを得るために、前例のない探索空間を構築する。 2つの医学的セグメンテーションタスクの実験により、我々のTriDは、目に見えないターゲットドメインデータに対して優れた一般化性能を達成できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.97329150274455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although recent years have witnessed the great success of convolutional neural networks (CNNs) in medical image segmentation, the domain shift issue caused by the highly variable image quality of medical images hinders the deployment of CNNs in real-world clinical applications. Domain generalization (DG) methods aim to address this issue by training a robust model on the source domain, which has a strong generalization ability. Previously, many DG methods based on feature-space domain randomization have been proposed, which, however, suffer from the limited and unordered search space of feature styles. In this paper, we propose a multi-source DG method called Treasure in Distribution (TriD), which constructs an unprecedented search space to obtain the model with strong robustness by randomly sampling from a uniform distribution. To learn the domain-invariant representations explicitly, we further devise a style-mixing strategy in our TriD, which mixes the feature styles by randomly mixing the augmented and original statistics along the channel wise and can be extended to other DG methods. Extensive experiments on two medical segmentation tasks with different modalities demonstrate that our TriD achieves superior generalization performance on unseen target-domain data. Code is available at https://github.com/Chen-Ziyang/TriD.
• Abstract（参考訳）: 近年、医用画像のセグメンテーションにおいて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が大きな成功をおさめてきたが、医用画像の高可変画像品質に起因する領域シフト問題により、現実の臨床応用におけるCNNの展開が妨げられている。 ドメイン一般化(DG)手法は、強力な一般化能力を持つソースドメイン上で堅牢なモデルをトレーニングすることでこの問題に対処することを目的としている。 これまで、特徴空間領域のランダム化に基づく多くのdgメソッドが提案されてきたが、機能スタイルの限定的で順序付けされていない検索空間に苦しめられている。 本稿では,TriD(Treasure in Distribution)と呼ばれるマルチソースDG手法を提案し,一様分布からランダムにサンプリングすることで,強靭性のあるモデルを得るために,前例のない探索空間を構築した。 ドメイン不変表現を明示的に学習するために、我々はさらにTriDにスタイル混在戦略を考案し、チャンネルワイズに沿って拡張統計とオリジナル統計をランダムに混合し、他のDG手法に拡張することができる。 異なる特徴を持つ2つの医療区分タスクに関する広範囲な実験により, 対象領域データに対して, tridが優れた一般化性能を達成できることが証明された。 コードはhttps://github.com/Chen-Ziyang/TriD.comで入手できる。

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