論文の概要: Curriculum Knowledge Switching for Pancreas Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12651v1
• Date: Thu, 22 Jun 2023 03:35:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 15:34:58.219341
• Title: Curriculum Knowledge Switching for Pancreas Segmentation
• Title（参考訳）: 膵臓分節化のためのカリキュラム知識切り換え
• Authors: Yumou Tang, Kun Zhan, Zhibo Tian, Mingxuan Zhang, Saisai Wang, Xueming Wen
• Abstract要約: 本稿では, 膵臓を3段階に分割し, 難易度を3段階に分けたカリキュラム知識交換フレームワークを提案する。 このフレームワークは、単純なフェーズから挑戦的なフェーズに切り替わり、徐々に膵臓の検出を学習する。 実験の結果、CKSフレームワークで異なるニューラルネットワークのバックボーンがNIHデータセット上で最先端のパフォーマンスを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4802369202548664
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Pancreas segmentation is challenging due to the small proportion and highly changeable anatomical structure. It motivates us to propose a novel segmentation framework, namely Curriculum Knowledge Switching (CKS) framework, which decomposes detecting pancreas into three phases with different difficulty extent: straightforward, difficult, and challenging. The framework switches from straightforward to challenging phases and thereby gradually learns to detect pancreas. In addition, we adopt the momentum update parameter updating mechanism during switching, ensuring the loss converges gradually when the input dataset changes. Experimental results show that different neural network backbones with the CKS framework achieved state-of-the-art performance on the NIH dataset as measured by the DSC metric.
• Abstract（参考訳）: 膵の分画は小比例と非常に変化しやすい解剖学的構造のため困難である。 これは、膵臓の検出を難易度が異なる3つの段階(単純、難易度、難易度)に分解する、カリキュラムナレッジスイッチング(cks)フレームワークである。 フレームワークは、簡単なフェーズから困難なフェーズに切り替えることにより、徐々に膵臓の検出を学習する。 さらに、スイッチング中にモーメント更新パラメータの更新機構を採用し、入力データセットが変化すると、損失が徐々に収束する。 実験の結果、cksフレームワークを用いた異なるニューラルネットワークバックボーンが、dscメトリックで測定したnihデータセットで最先端のパフォーマンスを達成した。

関連論文リスト

• Knowledge-Guided Prompt Learning for Lifespan Brain MR Image Segmentation [53.70131202548981]
  本稿では,脳MRIにKGPL(Knowledge-Guided Prompt Learning)を用いた2段階のセグメンテーションフレームワークを提案する。 具体的には,大規模データセットと準最適ラベルを用いたトレーニング前セグメンテーションモデルについて述べる。 知識的プロンプトの導入は、解剖学的多様性と生物学的プロセスの間の意味的関係を捉えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-31T04:32:43Z)
• Semi- and Weakly-Supervised Learning for Mammogram Mass Segmentation with Limited Annotations [49.33388736227072]
  本稿では,マスセグメンテーションのための半弱教師付き学習フレームワークを提案する。 良好な性能を得るために, 限られた強ラベルのサンプルと十分な弱ラベルのサンプルを用いる。 CBIS-DDSMおよびINbreastデータセットを用いた実験により,本手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T12:05:25Z)
• Dual-scale Enhanced and Cross-generative Consistency Learning for Semi-supervised Medical Image Segmentation [49.57907601086494]
  医用画像のセグメンテーションはコンピュータ支援診断において重要な役割を担っている。 半教師型医用画像(DEC-Seg)のための新しいDual-scale Enhanced and Cross-generative consistency learning frameworkを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-26T12:56:31Z)
• Abdominal organ segmentation via deep diffeomorphic mesh deformations [5.4173776411667935]
  CTとMRIによる腹部臓器の分節は,手術計画とコンピュータ支援ナビゲーションシステムにとって必須の要件である。 肝, 腎, 膵, 脾の分節に対するテンプレートベースのメッシュ再構成法を応用した。 結果として得られたUNetFlowは4つの器官すべてによく当てはまり、新しいデータに基づいて簡単に微調整できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-27T14:41:18Z)
• Structure-aware registration network for liver DCE-CT images [50.28546654316009]
  セグメント化誘導深層登録網に関連臓器の構造情報を組み込んだ構造認識型登録手法を提案する。 提案手法は,最新技術よりも高い登録精度を達成し,解剖学的構造を効果的に維持することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-08T14:08:56Z)
• A Global and Patch-wise Contrastive Loss for Accurate Automated Exudate Detection [12.669734891001667]
  糖尿病網膜症(DR:diabetic retinopathy)は、視覚障害の主要な原因である。 硬口蓋の早期発見は、糖尿病の治療と視力喪失の予防に役立つDRの同定において重要な役割を担っている。 ハード・エクスデュート・セグメンテーションを最適化する新しい教師付きコントラスト学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-22T17:39:00Z)
• Reliable Joint Segmentation of Retinal Edema Lesions in OCT Images [55.83984261827332]
  本稿では,信頼性の高いマルチスケールウェーブレットエンハンストランスネットワークを提案する。 本研究では,ウェーブレット型特徴抽出器ネットワークとマルチスケール変圧器モジュールを統合したセグメンテーションバックボーンを開発した。 提案手法は,他の最先端セグメンテーション手法と比較して信頼性の高いセグメンテーション精度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T07:32:56Z)
• WSC-Trans: A 3D network model for automatic multi-structural segmentation of temporal bone CT [5.821303529939008]
  側頭骨CTにおける多構造目標の自動セグメンテーションのための3次元ネットワークモデルを提案する。 このアルゴリズムは特徴抽出のためにCNNとTransformerを組み合わせて,空間的注意とチャネル注意機構を活用し,セグメンテーション効果をさらに改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-14T06:44:37Z)
• TraSeTR: Track-to-Segment Transformer with Contrastive Query for Instance-level Instrument Segmentation in Robotic Surgery [60.439434751619736]
  そこで我々は,TraSeTRを提案する。TraSeTR,TraSeTR,Trace-to-Segment Transformerは,手術器具のセグメンテーションを支援する。 TraSeTRは、機器の種類、位置、アイデンティティとインスタンスレベルの予測を共同で理由付けている。 提案手法の有効性を,3つの公開データセットに対して,最先端の計器型セグメンテーション結果を用いて実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-17T05:52:18Z)
• Implanting Synthetic Lesions for Improving Liver Lesion Segmentation in CT Exams [0.0]
  我々は,CTスライスに現実的な病変を移植し,リッチで制御可能なトレーニングサンプルセットを提供する。 以上の結果から,CTスライスにおける肝病変の分節モデルの性能向上が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-11T13:23:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。