Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self-supervised learning via inter-modal reconstruction and feature projection networks for label-efficient 3D-to-2D segmentation

論文の概要: Self-supervised learning via inter-modal reconstruction and feature projection networks for label-efficient 3D-to-2D segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03008v3
Date: Thu, 13 Jul 2023 09:10:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-17 16:32:07.836765
Title: Self-supervised learning via inter-modal reconstruction and feature projection networks for label-efficient 3D-to-2D segmentation
Title（参考訳）: ラベル効率3d-to2dセグメンテーションのためのモード間再構成と特徴投影ネットワークによる自己教師あり学習
Authors: Jos\'e Morano, Guilherme Aresta, Dmitrii Lachinov, Julia Mai, Ursula Schmidt-Erfurth, Hrvoje Bogunovi\'c
Abstract要約: ラベル効率のよい3D-to-2Dセグメンテーションのための新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と自己教師付き学習(SSL)手法を提案する。異なるデータセットの結果から、提案されたCNNは、ラベル付きデータに制限のあるシナリオにおいて、Diceスコアの最大8%まで、アートの状態を著しく改善することが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.5206601127476445
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Deep learning has become a valuable tool for the automation of certain medical image segmentation tasks, significantly relieving the workload of medical specialists. Some of these tasks require segmentation to be performed on a subset of the input dimensions, the most common case being 3D-to-2D. However, the performance of existing methods is strongly conditioned by the amount of labeled data available, as there is currently no data efficient method, e.g. transfer learning, that has been validated on these tasks. In this work, we propose a novel convolutional neural network (CNN) and self-supervised learning (SSL) method for label-efficient 3D-to-2D segmentation. The CNN is composed of a 3D encoder and a 2D decoder connected by novel 3D-to-2D blocks. The SSL method consists of reconstructing image pairs of modalities with different dimensionality. The approach has been validated in two tasks with clinical relevance: the en-face segmentation of geographic atrophy and reticular pseudodrusen in optical coherence tomography. Results on different datasets demonstrate that the proposed CNN significantly improves the state of the art in scenarios with limited labeled data by up to 8% in Dice score. Moreover, the proposed SSL method allows further improvement of this performance by up to 23%, and we show that the SSL is beneficial regardless of the network architecture.
Abstract（参考訳）: 深層学習は、特定の医用画像セグメンテーションタスクを自動化し、医療専門家の作業量を大幅に軽減する貴重なツールとなっている。これらのタスクのいくつかは、入力次元のサブセットでセグメンテーションを行う必要があり、最も一般的なケースは3D-to-2Dである。しかし、既存の手法の性能は、現在これらのタスクで検証されている転送学習のようなデータ効率のよい手法がないため、ラベル付きデータの量によって強く条件付けられている。本研究では,ラベル効率のよい3D-to-2Dセグメンテーションのための新しい畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と自己教師付き学習(SSL)手法を提案する。 cnnは、3dエンコーダと、2dデコーダからなり、新しい3d-to2dブロックで接続される。 SSL法は次元の異なるモダリティのイメージペアを再構成する。光コヒーレンス・トモグラフィーにおける地理的萎縮の面分画と直交性偽ドライセンの2つの臨床的関連性について検討した。異なるデータセット上の結果から,提案するcnnは,diceスコアの最大8%の制限付きデータを用いて,シナリオにおけるアートの状態を著しく改善することが示された。さらに,提案手法により,最大23%の性能向上が可能となり,ネットワークアーキテクチャに関係なくSSLが有効であることを示す。

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