論文の概要: Self-supervised Semantic Segmentation: Consistency over Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00143v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 21:28:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 15:11:04.267477
• Title: Self-supervised Semantic Segmentation: Consistency over Transformation
• Title（参考訳）: 自己教師付きセマンティックセグメンテーション: トランスフォーメーションに対する一貫性
• Authors: Sanaz Karimijafarbigloo, Reza Azad, Amirhossein Kazerouni, Yury Velichko, Ulas Bagci, Dorit Merhof
• Abstract要約: Inception Large Kernel Attention (I-LKA) モジュールをベースとしたロバストなフレームワークを統合した新しい自己教師型アルゴリズム textbfS$3$-Net を提案する。 我々は、変形可能な畳み込みを積分成分として利用し、優れた物体境界定義のための歪み変形を効果的に捕捉し、デライン化する。 皮膚病変および肺臓器の分節タスクに関する実験結果から,SOTA法と比較して,本手法の優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.485615723221064
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate medical image segmentation is of utmost importance for enabling automated clinical decision procedures. However, prevailing supervised deep learning approaches for medical image segmentation encounter significant challenges due to their heavy dependence on extensive labeled training data. To tackle this issue, we propose a novel self-supervised algorithm, \textbf{S$^3$-Net}, which integrates a robust framework based on the proposed Inception Large Kernel Attention (I-LKA) modules. This architectural enhancement makes it possible to comprehensively capture contextual information while preserving local intricacies, thereby enabling precise semantic segmentation. Furthermore, considering that lesions in medical images often exhibit deformations, we leverage deformable convolution as an integral component to effectively capture and delineate lesion deformations for superior object boundary definition. Additionally, our self-supervised strategy emphasizes the acquisition of invariance to affine transformations, which is commonly encountered in medical scenarios. This emphasis on robustness with respect to geometric distortions significantly enhances the model's ability to accurately model and handle such distortions. To enforce spatial consistency and promote the grouping of spatially connected image pixels with similar feature representations, we introduce a spatial consistency loss term. This aids the network in effectively capturing the relationships among neighboring pixels and enhancing the overall segmentation quality. The S$^3$-Net approach iteratively learns pixel-level feature representations for image content clustering in an end-to-end manner. Our experimental results on skin lesion and lung organ segmentation tasks show the superior performance of our method compared to the SOTA approaches. https://github.com/mindflow-institue/SSCT
• Abstract（参考訳）: 正確な医用画像分割は、臨床判断の自動化を可能にする上で最も重要である。 しかしながら、医療画像分割のための教師付きディープラーニングアプローチは、広範なラベル付きトレーニングデータに大きく依存しているため、大きな課題に直面している。 この問題に対処するために,提案するInception Large Kernel Attention (I-LKA) モジュールに基づく堅牢なフレームワークを統合した,新しい自己教師型アルゴリズムである \textbf{S$^3$-Net} を提案する。 このアーキテクチャ拡張により、局所的な複雑さを保ちながらコンテキスト情報を包括的にキャプチャし、正確なセマンティックセグメンテーションを可能にする。 さらに, 医用画像の病変がしばしば変形を示すことを考えると, 変形可能な畳み込みを積分成分として活用し, より優れた物体境界定義のための変形を効果的に捉える。 さらに,我々の自己監督戦略は,医学的シナリオでよく見られるアフィン変換の不変性の獲得を強調する。 この幾何学的歪みに対するロバスト性を強調することは、モデルがそのような歪みを正確にモデル化し処理する能力を著しく向上させる。 空間的一貫性を強制し、類似した特徴表現を持つ空間的連結画像画素のグルーピングを促進するため、空間的一貫性損失項を導入する。 これにより、近隣のピクセル間の関係を効果的に捉え、全体のセグメンテーション品質を高めることができる。 S$3$-Netアプローチは、画像コンテンツクラスタリングのためのピクセルレベルの特徴表現をエンドツーエンドで反復的に学習する。 皮膚病変および肺臓器の分節タスクに関する実験結果から,SOTA法と比較して,本手法の優れた性能を示した。 https://github.com/mindflow-institue/SSCT

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