論文の概要: Dual-Decoder Consistency via Pseudo-Labels Guided Data Augmentation for
Semi-Supervised Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16573v2
- Date: Sun, 29 Oct 2023 07:37:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-31 20:26:37.416750
- Title: Dual-Decoder Consistency via Pseudo-Labels Guided Data Augmentation for
Semi-Supervised Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: 半監督医用画像分割のための擬似ラベルガイドデータ拡張によるデュアルデコーダの整合性
- Authors: Yuanbin Chen, Tao Wang, Hui Tang, Longxuan Zhao, Ruige Zong, Shun
Chen, Tao Tan, Xinlin Zhang, Tong Tong
- Abstract要約: 本稿では,Pseudo-Labels Guided Data Augmentationを通じて,Dual-Decoder Consistencyと呼ばれる半教師付き学習手法を提案する。
私たちは、同じエンコーダを維持しながら、学生や教師のネットワークに異なるデコーダを使用します。
ラベルのないデータから学習するために、教師ネットワークによって生成された擬似ラベルを作成し、擬似ラベルでトレーニングデータを増強する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.707121013895929
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Though supervised learning gains impressive success, the acquisition of
indispensable large-scale labeled datasets are often impractical in biomedical
imaging partially due to expensive costs and lengthy annotations done by
experienced radiologists. Semi-supervised learning has been shown to be an
effective way to address this limitation by leveraging useful information from
unlabeled datasets. In this paper, we present a new semi-supervised learning
method referred to as Dual-Decoder Consistency via Pseudo-Labels Guided Data
Augmentation (DCPA) for medical image segmentation. We devise a consistency
regularization to improve the semi-supervised learning. Specifically, to
promote consistent representations during the training process, we use
different decoders for student and teachers networks while maintain the same
encoder. Moreover, to learn from unlabeled data, we create pseudo-labels
generated by the teacher networks and augment the training data with the
pseudo-labels. The two techniques contribute to the improved performance of the
proposed method. We evaluate the performance of the proposed method on three
representative medical image segmentation datasets. Extensive comparisons to
the state-of-the-art medical image segmentation methods were carried out under
typical scenarios with 10% and 20% labeled data. Experimental outcomes
demonstrate that our method consistently outperforms state-of-the-art
semi-supervised medical image segmentation methods over the three
semi-supervised settings. Furthermore, to explore the performance of proposed
method under extreme condition, we conduct experiments with only 5% labeled
data. The results further verify the superior performance of the proposed
method. Source code is publicly online at https://github.com/BinYCn/DCPA.git.
- Abstract（参考訳）: 教師付き学習は目覚ましい成功を収めるが、大規模なラベル付きデータセットの取得は、高価なコストと経験豊富な放射線学者による長い注釈のために、バイオメディカルイメージングにおいて実用的ではないことが多い。
半教師付き学習はラベル付きデータセットから有用な情報を活用することで、この制限に対処する効果的な方法であることが示されている。
本稿では,医用画像分割のための疑似ラベル誘導データ拡張(dcpa)を用いた,デュアルデコーダ一貫性と呼ばれる新しい半教師付き学習手法を提案する。
半教師付き学習を改善するために一貫性の規則化を考案する。
具体的には、トレーニングプロセス中に一貫した表現を促進するために、同じエンコーダを維持しながら、生徒と教師のネットワークに異なるデコーダを使用する。
さらに,ラベルなしデータから学習するために,教師ネットワークが生成する擬似ラベルを作成し,擬似ラベルによるトレーニングデータを増強する。
この2つの手法は,提案手法の性能向上に寄与する。
3つの代表的な医用画像セグメンテーションデータセットに対する提案手法の性能評価を行った。
10%と20%のラベル付きデータを用いて,最先端医用画像分割法との広範な比較を行った。
実験結果から,本手法は3つの半教師付きセグメンテーションに対して,最先端の半教師付き医用画像セグメンテーション法より一貫して優れていることが示された。
さらに,提案手法の性能を極端に検証するため,5%のラベル付きデータを用いて実験を行った。
さらに,提案手法の優れた性能を検証した。
ソースコードはhttps://github.com/binycn/dcpa.gitで公開されている。
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