論文の概要: SegMatch: A semi-supervised learning method for surgical instrument segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05232v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 21:30:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 14:17:17.390481
• Title: SegMatch: A semi-supervised learning method for surgical instrument segmentation
• Title（参考訳）: SegMatch: 手術器具セグメンテーションのための半教師付き学習方法
• Authors: Meng Wei, Charlie Budd, Luis C. Garcia-Peraza-Herrera, Reuben Dorent, Miaojing Shi, Tom Vercauteren
• Abstract要約: 腹腔鏡およびロボット手術画像に対する高価なアノテーションの必要性を低減するための半教師付き学習法であるSegMatchを提案する。 SegMatchは、一貫性の正規化と擬似ラベリングを組み合わせた、広範な半教師付き分類パイプラインであるFixMatch上に構築されている。 この結果から,学習目的に非競合データを追加することで,完全教師付きアプローチの性能を超越できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.223709180135419
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Surgical instrument segmentation is recognised as a key enabler to provide advanced surgical assistance and improve computer assisted interventions. In this work, we propose SegMatch, a semi supervised learning method to reduce the need for expensive annotation for laparoscopic and robotic surgical images. SegMatch builds on FixMatch, a widespread semi supervised classification pipeline combining consistency regularization and pseudo labelling, and adapts it for the purpose of segmentation. In our proposed SegMatch, the unlabelled images are weakly augmented and fed into the segmentation model to generate a pseudo-label to enforce the unsupervised loss against the output of the model for the adversarial augmented image on the pixels with a high confidence score. Our adaptation for segmentation tasks includes carefully considering the equivariance and invariance properties of the augmentation functions we rely on. To increase the relevance of our augmentations, we depart from using only handcrafted augmentations and introduce a trainable adversarial augmentation strategy. Our algorithm was evaluated on the MICCAI Instrument Segmentation Challenge datasets Robust-MIS 2019 and EndoVis 2017. Our results demonstrate that adding unlabelled data for training purposes allows us to surpass the performance of fully supervised approaches which are limited by the availability of training data in these challenges. SegMatch also outperforms a range of state-of-the-art semi-supervised learning semantic segmentation models in different labelled to unlabelled data ratios.
• Abstract（参考訳）: 手術器具のセグメンテーションは、高度な外科的補助を提供し、コンピュータによる補助的介入を改善するためのキーイネーブルとして認識されている。 そこで本研究では,腹腔鏡およびロボット手術画像に対する高価なアノテーションの必要性を減らすための半教師付き学習法であるsegmatchを提案する。 SegMatchは、一貫性の正規化と擬似ラベリングを組み合わせた、広範な半教師付き分類パイプラインであるFixMatch上に構築され、セグメンテーションのために適応する。 提案したSegMatchでは,画像が弱化してセグメンテーションモデルに入力されて擬似ラベルを生成し,高信頼スコアの画素上での対向画像の出力に対して教師なしの損失を強制する。 セグメンテーションタスクへの適応は、我々が依存する増分関数の同値性と不変性を慎重に考慮することを含む。 強化の関連性を高めるため,手作り強化のみの使用から脱却し,訓練可能な対向増強戦略を導入する。 本アルゴリズムは,MICCAI Instrument Segmentation ChallengeデータセットであるRobust-MIS 2019とEndoVis 2017で評価した。 これらの課題において,トレーニングデータの利用率によって制限された完全教師付きアプローチの性能を上回ることができることを示す。 segmatchはまた、ラベル付きデータ比の異なる、最先端の半教師付き学習意味セグメンテーションモデルよりも優れている。

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