論文の概要: Multi-Scale Cross Contrastive Learning for Semi-Supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14293v1
• Date: Sun, 25 Jun 2023 16:55:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 15:45:03.820411
• Title: Multi-Scale Cross Contrastive Learning for Semi-Supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 半監督型医用画像分割のためのマルチスケールクロスコントラスト学習
• Authors: Qianying Liu, Xiao Gu, Paul Henderson, Fani Deligianni
• Abstract要約: 医用画像の構造を分割するマルチスケールクロススーパービジョンコントラスト学習フレームワークを開発した。 提案手法は,頑健な特徴表現を抽出するために,地上構造と横断予測ラベルに基づくマルチスケール特徴と対比する。 Diceでは最先端の半教師あり手法を3.0%以上上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.536384387956527
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised learning has demonstrated great potential in medical image segmentation by utilizing knowledge from unlabeled data. However, most existing approaches do not explicitly capture high-level semantic relations between distant regions, which limits their performance. In this paper, we focus on representation learning for semi-supervised learning, by developing a novel Multi-Scale Cross Supervised Contrastive Learning (MCSC) framework, to segment structures in medical images. We jointly train CNN and Transformer models, regularising their features to be semantically consistent across different scales. Our approach contrasts multi-scale features based on ground-truth and cross-predicted labels, in order to extract robust feature representations that reflect intra- and inter-slice relationships across the whole dataset. To tackle class imbalance, we take into account the prevalence of each class to guide contrastive learning and ensure that features adequately capture infrequent classes. Extensive experiments on two multi-structure medical segmentation datasets demonstrate the effectiveness of MCSC. It not only outperforms state-of-the-art semi-supervised methods by more than 3.0% in Dice, but also greatly reduces the performance gap with fully supervised methods.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は、ラベルなしのデータからの知識を活用し、医療画像分割において大きな可能性を示している。 しかし、既存のほとんどのアプローチは、その性能を制限する遠隔地間の高度な意味関係を明示的に捉えていない。 本稿では, 半教師あり学習のための表現学習に着目し, 医用画像のセグメンテーション構造に対して, マルチスケールクロス教師ありコントラスト学習(mcsc)フレームワークを開発した。 CNNとTransformerモデルを共同でトレーニングし、さまざまなスケールでセマンティックに一貫性のある機能を規則化しています。 提案手法は,データセット全体のスライス内およびスライス間関係を反映したロバストな特徴表現を抽出するために,地中構造とクロス予測ラベルに基づくマルチスケール特徴と対比する。 クラス不均衡に取り組むために,コントラスト学習を指導する各クラスの普及状況を考慮して,機能的に不適切なクラスを適切に捉えることを保証する。 2つの多構造医療セグメンテーションデータセットに対する大規模な実験は、MCSCの有効性を実証している。 Diceでは最先端の半教師付きメソッドを3.0%以上上回るだけでなく、完全に教師付きメソッドでのパフォーマンスギャップを大幅に減らす。

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