論文の概要: DHC: Dual-debiased Heterogeneous Co-training Framework for
Class-imbalanced Semi-supervised Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11960v1
- Date: Sat, 22 Jul 2023 02:16:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-25 18:49:41.024158
- Title: DHC: Dual-debiased Heterogeneous Co-training Framework for
Class-imbalanced Semi-supervised Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: dhc:クラス不均衡半教師付き医用画像セグメンテーションのための2自由度異種共同学習フレームワーク
- Authors: Haonan Wang and Xiaomeng Li
- 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DHC(Dual-debiased Heterogeneous Co-training)フレームワークを提案する。
具体的には,DistDW(Dis Distribution-aware Debiased Weighting)とDiffDW(DiffDW)の2つの損失重み付け戦略を提案する。
提案フレームワークは,クラス不均衡問題を緩和するために擬似ラベルを用いることで,大幅な改善を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.033066343869862
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The volume-wise labeling of 3D medical images is expertise-demanded and
time-consuming; hence semi-supervised learning (SSL) is highly desirable for
training with limited labeled data. Imbalanced class distribution is a severe
problem that bottlenecks the real-world application of these methods but was
not addressed much. Aiming to solve this issue, we present a novel
Dual-debiased Heterogeneous Co-training (DHC) framework for semi-supervised 3D
medical image segmentation. Specifically, we propose two loss weighting
strategies, namely Distribution-aware Debiased Weighting (DistDW) and
Difficulty-aware Debiased Weighting (DiffDW), which leverage the pseudo labels
dynamically to guide the model to solve data and learning biases. The framework
improves significantly by co-training these two diverse and accurate
sub-models. We also introduce more representative benchmarks for
class-imbalanced semi-supervised medical image segmentation, which can fully
demonstrate the efficacy of the class-imbalance designs. Experiments show that
our proposed framework brings significant improvements by using pseudo labels
for debiasing and alleviating the class imbalance problem. More importantly,
our method outperforms the state-of-the-art SSL methods, demonstrating the
potential of our framework for the more challenging SSL setting. Code and
models are available at: https://github.com/xmed-lab/DHC.
- Abstract（参考訳）: 3次元医用画像のボリュームワイドラベリングは専門知識と時間を要するため、限定ラベル付きデータによるトレーニングには半教師付き学習(SSL)が非常に望ましい。
不均衡なクラス分布は、これらの手法の現実的な応用をボトルネックにする深刻な問題であるが、あまり対処されなかった。
本稿では, この問題を解決するために, 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新しいDHCフレームワークを提案する。
具体的には、DistDW(Dis Distribution-aware Debiased Weighting)とDiffDW(Difficulty-aware Debiased Weighting)の2つの損失重み付け戦略を提案する。
このフレームワークは、これら2つの多様性と正確なサブモデルを共同でトレーニングすることで、大幅に改善される。
また、クラス不均衡な半教師付き医用画像セグメンテーションのための代表的ベンチマークも導入し、クラス不均衡設計の有効性を実証する。
提案手法は,疑似ラベルを用いたクラス不均衡問題の解消と緩和により,大幅な改善をもたらすことを示す。
さらに重要なことに、我々のメソッドは最先端のSSLメソッドよりも優れており、より難しいSSL設定のためのフレームワークの可能性を示しています。
コードとモデルは、https://github.com/xmed-lab/dhcで入手できる。
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