Fugu-MT 論文翻訳(概要): ADASSM: Adversarial Data Augmentation in Statistical Shape Models From Images

論文の概要: ADASSM: Adversarial Data Augmentation in Statistical Shape Models From Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03273v2
Date: Mon, 10 Jul 2023 18:47:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-12 17:51:15.668709
Title: ADASSM: Adversarial Data Augmentation in Statistical Shape Models From Images
Title（参考訳）: ADASSM:画像からの統計的形状モデルにおける逆データ拡張
Authors: Mokshagna Sai Teja Karanam, Tushar Kataria and Shireen Elhabian
Abstract要約: 本稿では,データ依存型ノイズ生成やテクスチャ拡張を利用して,画像間SSMフレームワークのオンザフライデータ拡張のための新しい戦略を提案する。提案手法は,画素値のみに頼らず,基礎となる幾何学に焦点をあてることにより,精度の向上を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Statistical shape models (SSM) have been well-established as an excellent tool for identifying variations in the morphology of anatomy across the underlying population. Shape models use consistent shape representation across all the samples in a given cohort, which helps to compare shapes and identify the variations that can detect pathologies and help in formulating treatment plans. In medical imaging, computing these shape representations from CT/MRI scans requires time-intensive preprocessing operations, including but not limited to anatomy segmentation annotations, registration, and texture denoising. Deep learning models have demonstrated exceptional capabilities in learning shape representations directly from volumetric images, giving rise to highly effective and efficient Image-to-SSM. Nevertheless, these models are data-hungry and due to the limited availability of medical data, deep learning models tend to overfit. Offline data augmentation techniques, that use kernel density estimation based (KDE) methods for generating shape-augmented samples, have successfully aided Image-to-SSM networks in achieving comparable accuracy to traditional SSM methods. However, these augmentation methods focus on shape augmentation, whereas deep learning models exhibit image-based texture bias results in sub-optimal models. This paper introduces a novel strategy for on-the-fly data augmentation for the Image-to-SSM framework by leveraging data-dependent noise generation or texture augmentation. The proposed framework is trained as an adversary to the Image-to-SSM network, augmenting diverse and challenging noisy samples. Our approach achieves improved accuracy by encouraging the model to focus on the underlying geometry rather than relying solely on pixel values.
Abstract（参考訳）: 統計的形状モデル (SSM) は, 個体群全体の解剖学的変化を識別するための優れたツールとして確立されている。形状モデルは、与えられたコホート内のすべてのサンプルに対して一貫した形状表現を使用し、形状を比較し、病理を検出できるバリエーションを特定し、治療計画を定式化するのに役立ちます。医用画像では、これらの形状表現をCT/MRIスキャンから計算するには、解剖学的セグメンテーションアノテーション、登録、テクスチャデノイングを含む時間集約的な前処理操作が必要となる。深層学習モデルは、容積画像から直接形状表現を学習する際、例外的な能力を示し、高効率で効率的な画像からSSMへと導く。それでもこれらのモデルはデータ不足であり、医療データの入手が限られているため、ディープラーニングモデルは過度に適合する傾向にある。形状拡張されたサンプルを生成するためにカーネル密度推定(KDE)法を用いるオフラインデータ拡張技術は、従来のSSM法と同等の精度で画像からSSMネットワークを支援することに成功した。しかし,これらの拡張手法は形状向上に重点を置いているのに対し,深層学習モデルは画像に基づくテクスチャバイアスの結果を準最適モデルで示している。本稿では,データ依存型ノイズ生成やテクスチャ拡張を利用して,画像間SSMフレームワークのオンザフライデータ拡張のための新しい戦略を提案する。提案するフレームワークは,画像対ssmネットワークの敵として訓練され,多様で難解なサンプルを補完する。提案手法は,画素値のみに頼らず,基礎となる幾何学に焦点をあてることにより,精度の向上を実現する。

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