論文の概要: Dual self-distillation of U-shaped networks for 3D medical image
segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03271v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 21:41:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 18:12:07.263325
- Title: Dual self-distillation of U-shaped networks for 3D medical image
segmentation
- Title(参考訳): 3次元医用画像分割のためのU字型ネットワークの二重自己蒸留
- Authors: Soumyanil Banerjee, Ming Dong, Carri Glide-Hurst
- Abstract要約: 3次元医用画像分割のためのU字型ネットワークのための二重自己蒸留(DSD)フレームワークを提案する。
DSDは、地下構造セグメンテーションラベルからデコーダ層への知識を蒸留し、1つのU字型ネットワークのエンコーダ層とデコーダ層の間の知識を蒸留する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.7765722967857416
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: U-shaped networks and its variants have demonstrated exceptional results for
medical image segmentation. In this paper, we propose a novel dual
self-distillation (DSD) framework for U-shaped networks for 3D medical image
segmentation. DSD distills knowledge from the ground-truth segmentation labels
to the decoder layers and also between the encoder and decoder layers of a
single U-shaped network. DSD is a generalized training strategy that could be
attached to the backbone architecture of any U-shaped network to further
improve its segmentation performance. We attached DSD on two state-of-the-art
U-shaped backbones, and extensive experiments on two public 3D medical image
segmentation datasets (cardiac substructure and brain tumor) demonstrated
significant improvement over those backbones. On average, after attaching DSD
to the U-shaped backbones, we observed an improvement of 4.25% and 3.15% in
Dice similarity score for cardiac substructure and brain tumor segmentation
respectively.
- Abstract(参考訳): U字型ネットワークとその変種は、医療画像セグメンテーションにおいて例外的な結果を示した。
本稿では、3次元医用画像分割のためのU字型ネットワークのための新しい二重自己蒸留(DSD)フレームワークを提案する。
dsdは、地上のセグメンテーションラベルからデコーダ層、および1つのu字型ネットワークのエンコーダ層とデコーダ層の間の知識を蒸留する。
DSDは一般的なトレーニング戦略であり、任意のU字型ネットワークのバックボーンアーキテクチャにアタッチしてセグメンテーション性能をさらに改善することができる。
DSDを2つの最先端のU字型背骨に装着し、2つの公開3次元医用画像分割データセット(心部分構造と脳腫瘍)の広範な実験を行った。
平均して, 背骨にDSDを装着すると, 心臓下層および脳腫瘍の分節に対するDice類似度スコアが4.25%, 3.15%改善した。
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