論文の概要: Advancing Volumetric Medical Image Segmentation via Global-Local Masked Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08913v1
• Date: Thu, 15 Jun 2023 07:32:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 16:02:16.104013
• Title: Advancing Volumetric Medical Image Segmentation via Global-Local Masked Autoencoder
• Title（参考訳）: グローバルローカルマスケードオートエンコーダによるボリューム・メディカル・イメージ・セグメンテーションの促進
• Authors: Jia-Xin Zhuang, Luyang Luo, Hao Chen
• Abstract要約: Masked Autoencoder (MAE) は有望な自己教師型事前訓練技術として登場した。 Global-Local Masked AutoEncoder (GL-MAE) は、シンプルだが効果的な自己指導型事前学習戦略である。 GL-MAEは、マスクされたグローバルボリュームとマスクされたローカルボリュームの両方を再構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.995197856154173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Masked autoencoder (MAE) has emerged as a promising self-supervised pretraining technique to enhance the representation learning of a neural network without human intervention. To adapt MAE onto volumetric medical images, existing methods exhibit two challenges: first, the global information crucial for understanding the clinical context of the holistic data is lacked; second, there was no guarantee of stabilizing the representations learned from the randomly masked inputs. To tackle these limitations, we proposed Global-Local Masked AutoEncoder (GL-MAE), a simple yet effective self-supervised pre-training strategy. GL-MAE reconstructs both the masked global and masked local volumes, which enables learning the essential local details as well as the global context. We further introduced global-to-global consistency and local-to-global correspondence via global-guided consistency learning to enhance and stabilize the representation learning of the masked volumes. Finetuning results on multiple datasets illustrate the superiority of our method over other state-of-the-art self-supervised algorithms, demonstrating its effectiveness on versatile volumetric medical image segmentation tasks, even when annotations are scarce. Codes and models will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: masked autoencoder(mae)は、人間の介入なしにニューラルネットワークの表現学習を強化する、有望な自己教師付き事前学習技術として登場した。 大量医療画像にmaeを適用するには, 既存の手法では, 総括的データの臨床的文脈を理解する上で重要なグローバル情報が欠落していること, ランダムにマスクされた入力から得られた表現を安定化する保証がないこと, の2つの課題がある。 これらの制約に対処するため,我々は,シンプルで効果的な自己教師付き事前学習戦略であるGL-MAE(Global-Local Masked AutoEncoder)を提案した。 GL-MAEは、マスクされたグローバルボリュームとマスクされたローカルボリュームの両方を再構築する。 さらに,マスク付きボリュームの表現学習の強化と安定化を図るため,グローバル-グローバル整合性およびグローバル-グローバル対応をグローバル誘導整合学習を通じて導入した。 複数のデータセットのファインタニングの結果は、アノテーションが不足している場合でも、他の最先端のセルフ教師付きアルゴリズムよりも優れていることを示す。 コードとモデルは受け入れ次第リリースされる。

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