論文の概要: Sparse annotation strategies for segmentation of short axis cardiac MRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12619v1
- Date: Mon, 24 Jul 2023 08:49:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-25 15:03:48.939337
- Title: Sparse annotation strategies for segmentation of short axis cardiac MRI
- Title（参考訳）: 短軸心MRI領域分割のためのスパースアノテーション戦略
- Authors: Josh Stein and Maxime Di Folco and Julia Schnabel
- Abstract要約: 短軸心MRIのセグメンテーションはよく研究された話題であり、教師付き環境で最先端のモデルによって優れた結果が得られた。
多くの異なるアプローチ(トランスファーラーニング、データ強化、少数ショットラーニングなど)が、注釈付きデータの少ない使用と、完全な教師付きモデルと同じようなパフォーマンスを達成するために登場した。
本稿では,スパースボリュームによるトレーニングの効果,すなわち,注釈付き症例数削減,スパースアノテーション,すなわち1ケースあたりの注釈付きスライス数削減について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Short axis cardiac MRI segmentation is a well-researched topic, with
excellent results achieved by state-of-the-art models in a supervised setting.
However, annotating MRI volumes is time-consuming and expensive. Many different
approaches (e.g. transfer learning, data augmentation, few-shot learning, etc.)
have emerged in an effort to use fewer annotated data and still achieve similar
performance as a fully supervised model. Nevertheless, to the best of our
knowledge, none of these works focus on which slices of MRI volumes are most
important to annotate for yielding the best segmentation results. In this
paper, we investigate the effects of training with sparse volumes, i.e.
reducing the number of cases annotated, and sparse annotations, i.e. reducing
the number of slices annotated per case. We evaluate the segmentation
performance using the state-of-the-art nnU-Net model on two public datasets to
identify which slices are the most important to annotate. We have shown that
training on a significantly reduced dataset (48 annotated volumes) can give a
Dice score greater than 0.85 and results comparable to using the full dataset
(160 and 240 volumes for each dataset respectively). In general, training on
more slice annotations provides more valuable information compared to training
on more volumes. Further, annotating slices from the middle of volumes yields
the most beneficial results in terms of segmentation performance, and the
apical region the worst. When evaluating the trade-off between annotating
volumes against slices, annotating as many slices as possible instead of
annotating more volumes is a better strategy.
- Abstract（参考訳）: 短軸心MRIのセグメンテーションはよく研究され, 教師付き環境での最先端モデルによる優れた結果を得た。
しかし、MRIボリュームのアノテートには時間と費用がかかる。
多くの異なるアプローチ(転送学習、データ拡張、少数ショット学習など)が、注釈付きデータの使用を減らし、完全に監督されたモデルと同等のパフォーマンスを達成するために出現した。
それにもかかわらず、私たちの知る限りでは、これらの研究はどのMRIボリュームのスライスが最適なセグメンテーション結果を得るためにアノテートが最も重要であるかに焦点を当てていない。
本稿では,スパースボリュームによるトレーニングの効果,すなわち,注釈付き症例数とスパースアノテーション,すなわち1ケースあたりの注釈付きスライス数を減少させる効果について検討する。
我々は2つの公開データセット上で,最先端のnnU-Netモデルを用いてセグメント化性能を評価し,どのスライスが最も重要かを特定する。
我々は,データセット(48の注釈付きボリューム)のトレーニングにより,0.85以上のサイススコアと,データセット全体(それぞれ160ボリュームと240ボリューム)を使用した場合と同等の結果が得られることを示した。
一般的に、スライスアノテーションのトレーニングは、より多くのボリュームのトレーニングよりも価値のある情報を提供する。
さらに、ボリュームの中央からスライスを注釈すると、セグメンテーション性能において最も有益な結果となり、アピカル領域が最悪となる。
スライスに対する注釈付きボリューム間のトレードオフを評価する場合、より多くのボリュームをアノテートするのではなく、可能な限り多くのスライスをアノテートするのがよい戦略である。
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