論文の概要: Interpretability-guided Data Augmentation for Robust Segmentation in
Multi-centre Colonoscopy Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15881v1
- Date: Wed, 30 Aug 2023 09:03:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-31 14:02:40.129824
- Title: Interpretability-guided Data Augmentation for Robust Segmentation in
Multi-centre Colonoscopy Data
- Title（参考訳）: マルチセンタリー大腸内視鏡データにおけるロバストセグメント化のための解釈可能性誘導データ拡張
- Authors: Valentina Corbetta, Regina Beets-Tan, and Wilson Silva
- Abstract要約: 本稿では,解釈可能性のサリエンシマップを中心にした,革新的なデータ拡張手法を提案する。
提案手法は,異なるセグメンテーションモデルとドメイン間のロバスト性の向上を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4915744683251151
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Multi-centre colonoscopy images from various medical centres exhibit distinct
complicating factors and overlays that impact the image content, contingent on
the specific acquisition centre. Existing Deep Segmentation networks struggle
to achieve adequate generalizability in such data sets, and the currently
available data augmentation methods do not effectively address these sources of
data variability. As a solution, we introduce an innovative data augmentation
approach centred on interpretability saliency maps, aimed at enhancing the
generalizability of Deep Learning models within the realm of multi-centre
colonoscopy image segmentation. The proposed augmentation technique
demonstrates increased robustness across different segmentation models and
domains. Thorough testing on a publicly available multi-centre dataset for
polyp detection demonstrates the effectiveness and versatility of our approach,
which is observed both in quantitative and qualitative results. The code is
publicly available at:
https://github.com/nki-radiology/interpretability_augmentation
- Abstract（参考訳）: 各種医療センターの多中心大腸内視鏡像では, 画像内容に影響を及ぼす因子やオーバーレイが, 特定の取得センタに現れる。
既存のディープセグメンテーションネットワークは、そのようなデータセットにおける適切な一般化性を達成するのに苦労しており、現在利用可能なデータ拡張手法は、これらのデータ可変性のソースに効果的に対処しない。
本研究では,多視点大腸内視鏡画像分割領域における深層学習モデルの一般化可能性を高めることを目的とした,解釈可能性サリエンシーマップを中心とした革新的なデータ拡張手法を提案する。
提案手法は,異なるセグメンテーションモデルとドメイン間のロバスト性の向上を示す。
ポリプ検出のための公開マルチセントデータセットの詳細なテストは、定量的および定性的な結果の両方で観察されるアプローチの有効性と汎用性を示している。
コードは、https://github.com/nki-radiology/interpretability_augmentationで公開されている。
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