論文の概要: Data Augmentation-Based Unsupervised Domain Adaptation In Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04395v1
• Date: Tue, 8 Aug 2023 17:00:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 11:54:44.114172
• Title: Data Augmentation-Based Unsupervised Domain Adaptation In Medical Imaging
• Title（参考訳）: 医用画像におけるデータ拡張に基づく教師なしドメイン適応
• Authors: Sebastian N{\o}rgaard Llambias, Mads Nielsen, Mostafa Mehdipour Ghazi
• Abstract要約: 脳MRI領域分割における堅牢な領域適応のための教師なし手法を提案する。 その結果,提案手法は高い精度を実現し,幅広い適用性を示し,各種タスクにおけるドメインシフトに対する顕著な堅牢性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.709016563801433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning-based models in medical imaging often struggle to generalize effectively to new scans due to data heterogeneity arising from differences in hardware, acquisition parameters, population, and artifacts. This limitation presents a significant challenge in adopting machine learning models for clinical practice. We propose an unsupervised method for robust domain adaptation in brain MRI segmentation by leveraging MRI-specific augmentation techniques. To evaluate the effectiveness of our method, we conduct extensive experiments across diverse datasets, modalities, and segmentation tasks, comparing against the state-of-the-art methods. The results show that our proposed approach achieves high accuracy, exhibits broad applicability, and showcases remarkable robustness against domain shift in various tasks, surpassing the state-of-the-art performance in the majority of cases.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースの医療画像モデルは、ハードウェア、取得パラメータ、人口、アーティファクトの違いによって生じるデータの異質性によって、しばしば新しいスキャンを効果的に一般化するのに苦労する。 この制限は、臨床に機械学習モデルを採用する上で大きな課題となる。 脳MRI領域の領域適応のための教師なし手法として,MRI固有の拡張技術を活用して提案する。 本手法の有効性を評価するために,様々なデータセット,モダリティ,セグメンテーションタスクにまたがる広範な実験を行い,最先端手法との比較を行った。 その結果,提案手法は高い精度を実現し,幅広い適用性を示し,多くのケースで最先端性能を上回って,様々なタスクにおけるドメインシフトに対する著しい堅牢性を示すことができた。

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