論文の概要: Hybrid Representation-Enhanced Sampling for Bayesian Active Learning in Musculoskeletal Segmentation of Lower Extremities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13986v1
• Date: Wed, 26 Jul 2023 06:52:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-27 13:16:15.237520
• Title: Hybrid Representation-Enhanced Sampling for Bayesian Active Learning in Musculoskeletal Segmentation of Lower Extremities
• Title（参考訳）: 下肢筋骨格分節におけるベイズアクティブラーニングのためのハイブリッド表現強調サンプリング
• Authors: Ganping Li, Yoshito Otake, Mazen Soufi, Masashi Taniguchi, Masahide Yagi, Noriaki Ichihashi, Keisuke Uemura, Masaki Takao, Nobuhiko Sugano, Yoshinobu Sato
• Abstract要約: 本研究は,手作業によるアノテーションのコスト削減のために,密度と多様性の基準を統合したハイブリッドな表現強化サンプリング戦略を提案する。 MRIとCT画像の2つの下肢(LE)データセットで実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7336067972072462
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Purpose: Obtaining manual annotations to train deep learning (DL) models for auto-segmentation is often time-consuming. Uncertainty-based Bayesian active learning (BAL) is a widely-adopted method to reduce annotation efforts. Based on BAL, this study introduces a hybrid representation-enhanced sampling strategy that integrates density and diversity criteria to save manual annotation costs by efficiently selecting the most informative samples. Methods: The experiments are performed on two lower extremity (LE) datasets of MRI and CT images by a BAL framework based on Bayesian U-net. Our method selects uncertain samples with high density and diversity for manual revision, optimizing for maximal similarity to unlabeled instances and minimal similarity to existing training data. We assess the accuracy and efficiency using Dice and a proposed metric called reduced annotation cost (RAC), respectively. We further evaluate the impact of various acquisition rules on BAL performance and design an ablation study for effectiveness estimation. Results: The proposed method showed superiority or non-inferiority to other methods on both datasets across two acquisition rules, and quantitative results reveal the pros and cons of the acquisition rules. Our ablation study in volume-wise acquisition shows that the combination of density and diversity criteria outperforms solely using either of them in musculoskeletal segmentation. Conclusion: Our sampling method is proven efficient in reducing annotation costs in image segmentation tasks. The combination of the proposed method and our BAL framework provides a semi-automatic way for efficient annotation of medical image datasets.
• Abstract（参考訳）: 目的: 自動セグメンテーションのためのディープラーニング(dl)モデルをトレーニングするための手動アノテーションを取得するのは、しばしば時間がかかります。 不確実性に基づくベイズ能動学習(BAL)は、アノテーションの努力を減らすために広く研究されている手法である。 balに基づいて,最も有意義なサンプルを効率的に選択することにより,手動アノテーションコストを削減するために,密度と多様性の基準を統合したハイブリッド表現エンハンスドサンプリング戦略を提案する。 方法:ベイジアンU-netに基づくBALフレームワークを用いて,MRIおよびCT画像の2つの下肢データセットを用いて実験を行った。 本手法は,手動リビジョンのための高密度・多彩な不確実なサンプルを選択し,ラベル付きインスタンスとの最大類似度と既存のトレーニングデータとの最小類似度を最適化する。 提案手法である減算アノテーションコスト (rac) を用いて, dice の精度と効率を評価した。 さらに, 各種取得規則がBAL性能に及ぼす影響を評価し, 有効性評価のためのアブレーション研究を設計する。 結果: 提案手法は, 2つの取得ルールにまたがる2つのデータセットの他の手法よりも優劣を示し, 定量的結果から, 取得ルールの長所と短所を明らかにした。 本研究は, 筋骨格の分節化において, 密度と多様性の基準の組み合わせは, いずれかを用いてのみ発現することを示した。 結論: 画像分割作業におけるアノテーションコストの削減には, サンプリング手法が有効であることが証明された。 提案手法とbalフレームワークの組み合わせは医用画像データセットの効率的なアノテーションのための半自動的な方法を提供する。

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