論文の概要: Generalizing Surgical Instruments Segmentation to Unseen Domains with One-to-Many Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16285v1
• Date: Wed, 28 Jun 2023 15:06:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 13:46:40.480024
• Title: Generalizing Surgical Instruments Segmentation to Unseen Domains with One-to-Many Synthesis
• Title（参考訳）: ワン・ツー・マニー合成による手術器具の領域分割の一般化
• Authors: An Wang, Mobarakol Islam, Mengya Xu, Hongliang Ren
• Abstract要約: ディープラーニングの手法は、実世界の外科的応用への展開を妨げることが多い。 データ収集、アノテーション、ドメインシフトは、最も一般的な障害である。 我々は、最小限のソースイメージを効率よく活用して、合成外科用機器セグメンテーションデータセットを生成することにより、データ関連の問題を緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.830738606514736
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite their impressive performance in various surgical scene understanding tasks, deep learning-based methods are frequently hindered from deploying to real-world surgical applications for various causes. Particularly, data collection, annotation, and domain shift in-between sites and patients are the most common obstacles. In this work, we mitigate data-related issues by efficiently leveraging minimal source images to generate synthetic surgical instrument segmentation datasets and achieve outstanding generalization performance on unseen real domains. Specifically, in our framework, only one background tissue image and at most three images of each foreground instrument are taken as the seed images. These source images are extensively transformed and employed to build up the foreground and background image pools, from which randomly sampled tissue and instrument images are composed with multiple blending techniques to generate new surgical scene images. Besides, we introduce hybrid training-time augmentations to diversify the training data further. Extensive evaluation on three real-world datasets, i.e., Endo2017, Endo2018, and RoboTool, demonstrates that our one-to-many synthetic surgical instruments datasets generation and segmentation framework can achieve encouraging performance compared with training with real data. Notably, on the RoboTool dataset, where a more significant domain gap exists, our framework shows its superiority of generalization by a considerable margin. We expect that our inspiring results will attract research attention to improving model generalization with data synthesizing.
• Abstract（参考訳）: 様々な手術シーン理解タスクにおける優れたパフォーマンスにもかかわらず、深層学習に基づく手法は、様々な原因のために実世界の外科的応用に展開することを妨げることが多い。 特に、サイトと患者の間のデータ収集、アノテーション、ドメインシフトが最も一般的な障害です。 本研究では,最小限のソースイメージを有効活用して,合成手術器具セグメンテーションデータセットを生成することにより,データ関連の問題を軽減し,目に見えない実領域における優れた一般化性能を実現する。 具体的には,1つの背景組織像と,各前景楽器の少なくとも3つの画像のみをシード画像とする。 これらのソース画像は、前景と背景画像プールを構築するために広範囲に変換され、ランダムにサンプリングされた組織と楽器の画像を複数のブレンディング技術で合成し、新しい手術シーン画像を生成する。 さらに,トレーニングデータの多様化を図るために,ハイブリッドなトレーニング時間拡張も導入する。 Endo2017、Endo2018、RoboToolの3つの実世界のデータセットに対する広範囲な評価は、我々の1対多の人工外科用データセットの生成とセグメンテーションフレームワークが実際のデータによるトレーニングと比較して、奨励的なパフォーマンスを達成することを実証している。 特に、より重要なドメインギャップが存在するRoboToolデータセットでは、我々のフレームワークは、かなりのマージンで一般化の優位性を示している。 我々は、データ合成によるモデル一般化の改善に研究の関心を惹きつけることを期待している。

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