論文の概要: A-Eval: A Benchmark for Cross-Dataset Evaluation of Abdominal Multi-Organ Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03906v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 17:59:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-11 17:04:10.047473
• Title: A-Eval: A Benchmark for Cross-Dataset Evaluation of Abdominal Multi-Organ Segmentation
• Title（参考訳）: A-Eval: 腹部多臓器分節のクロスデータセット評価のためのベンチマーク
• Abstract要約: A-Evalは,Abdominal ('A') の多臓器セグメンテーションのクロスデータセット評価('Eval')のためのベンチマークである。 FLARE22、AMOS、WORD、TotalSegmentatorという4つの大規模パブリックデータセットのトレーニングセットを採用しています。 A-Evalベンチマークを用いて各種モデルの一般化可能性を評価し,多様なデータ利用シナリオに着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.644744669074775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although deep learning have revolutionized abdominal multi-organ segmentation, models often struggle with generalization due to training on small, specific datasets. With the recent emergence of large-scale datasets, some important questions arise: \textbf{Can models trained on these datasets generalize well on different ones? If yes/no, how to further improve their generalizability?} To address these questions, we introduce A-Eval, a benchmark for the cross-dataset Evaluation ('Eval') of Abdominal ('A') multi-organ segmentation. We employ training sets from four large-scale public datasets: FLARE22, AMOS, WORD, and TotalSegmentator, each providing extensive labels for abdominal multi-organ segmentation. For evaluation, we incorporate the validation sets from these datasets along with the training set from the BTCV dataset, forming a robust benchmark comprising five distinct datasets. We evaluate the generalizability of various models using the A-Eval benchmark, with a focus on diverse data usage scenarios: training on individual datasets independently, utilizing unlabeled data via pseudo-labeling, mixing different modalities, and joint training across all available datasets. Additionally, we explore the impact of model sizes on cross-dataset generalizability. Through these analyses, we underline the importance of effective data usage in enhancing models' generalization capabilities, offering valuable insights for assembling large-scale datasets and improving training strategies. The code and pre-trained models are available at \href{https://github.com/uni-medical/A-Eval}{https://github.com/uni-medical/A-Eval}.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は腹部の多臓器セグメンテーションに革命をもたらしたが、モデルは小さな特定のデータセットのトレーニングのために一般化に苦慮することが多い。 大規模なデータセットが最近出現すると、いくつかの重要な疑問が生まれている。 yes/noの場合、その一般化性をさらに改善するにはどうすればよいのか? A-EvalはAbdominal(A)マルチ組織セグメンテーションのクロスデータセット評価(Eval)のためのベンチマークである。 flare22, amos, word, totalsegmentatorの4つの大規模データセットから,腹部マルチオルガンセグメンテーションのための広範なラベルを提供するトレーニングセットを採用している。 評価には、これらのデータセットの検証セットとBTCVデータセットのトレーニングセットを併用し、5つの異なるデータセットからなる堅牢なベンチマークを作成する。 本稿では,a-evalベンチマークを用いて,個別データセットを個別にトレーニングすること,擬似ラベルによるラベルなしデータの利用,異なるモダリティの混合,利用可能なデータセット全体の合同トレーニングなど,さまざまなデータ利用シナリオに注目して,さまざまなモデルの一般化可能性を評価する。 さらに,モデルサイズがデータセット間の一般化性に与える影響についても検討する。 これらの分析を通じて、モデルの一般化能力向上における効果的なデータ利用の重要性を強調し、大規模データセットの組み立てとトレーニング戦略の改善に有用な洞察を提供する。 コードと事前訓練されたモデルは、 \href{https://github.com/uni-medical/A-Eval}{https://github.com/uni-medical/A-Eval}で入手できる。

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