論文の概要: FBA-Net: Foreground and Background Aware Contrastive Learning for Semi-Supervised Atrium Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15189v1
• Date: Tue, 27 Jun 2023 04:14:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 14:49:46.296742
• Title: FBA-Net: Foreground and Background Aware Contrastive Learning for Semi-Supervised Atrium Segmentation
• Title（参考訳）: FBA-Net:半監督されたアトリウムセグメンテーションのためのコントラスト学習
• Authors: Yunsung Chung, Chanho Lim, Chao Huang, Nassir Marrouche, and Jihun Hamm
• Abstract要約: 半教師付き3次元医用画像セグメンテーションのための,前景と背景表現の対照的な学習戦略を提案する。 我々のフレームワークは、半教師付き3次元医用画像セグメンテーションの分野を前進させる可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.11072886547561
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical image segmentation of gadolinium enhancement magnetic resonance imaging (GE MRI) is an important task in clinical applications. However, manual annotation is time-consuming and requires specialized expertise. Semi-supervised segmentation methods that leverage both labeled and unlabeled data have shown promise, with contrastive learning emerging as a particularly effective approach. In this paper, we propose a contrastive learning strategy of foreground and background representations for semi-supervised 3D medical image segmentation (FBA-Net). Specifically, we leverage the contrastive loss to learn representations of both the foreground and background regions in the images. By training the network to distinguish between foreground-background pairs, we aim to learn a representation that can effectively capture the anatomical structures of interest. Experiments on three medical segmentation datasets demonstrate state-of-the-art performance. Notably, our method achieves a Dice score of 91.31% with only 20% labeled data, which is remarkably close to the 91.62% score of the fully supervised method that uses 100% labeled data on the left atrium dataset. Our framework has the potential to advance the field of semi-supervised 3D medical image segmentation and enable more efficient and accurate analysis of medical images with a limited amount of annotated labels.
• Abstract（参考訳）: ガドリニウム造影MRI(GE MRI)の医用画像分割は臨床応用において重要な課題である。 しかし、マニュアルアノテーションは時間がかかり、専門的な専門知識を必要とする。 ラベル付きデータとラベルなしデータの両方を活用する半教師付きセグメンテーション手法は有望であり、対照的な学習が特に効果的なアプローチとして登場している。 本稿では,半教師付き3次元医用画像セグメンテーション(fba-net)のための前景と背景表現の対比学習戦略を提案する。 具体的には,画像中の前景領域と背景領域の両方の表現を学ぶために,コントラスト損失を利用する。 前景と背景のペアを区別するためにネットワークを訓練することにより、興味ある解剖学的構造を効果的に捉えることができる表現を学習することを目指している。 3つの医療セグメンテーションデータセットの実験は、最先端のパフォーマンスを示している。 特に,本手法は,20%のラベル付きデータで91.31%のサイススコアを達成している。これは,100%ラベル付きデータを左アトリウムデータセットで使用する完全教師付き手法の91.62%のスコアに非常に近い。 本フレームワークは, 半教師付き3次元医用画像セグメンテーションの分野を進展させる可能性があり, 注釈付きラベルを限定して, より効率的かつ正確な医用画像解析を可能にする。

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