論文の概要: Scribble-based 3D Multiple Abdominal Organ Segmentation via Triple-branch Multi-dilated Network with Pixel- and Class-wise Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09730v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 12:50:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-19 13:31:28.134859
• Title: Scribble-based 3D Multiple Abdominal Organ Segmentation via Triple-branch Multi-dilated Network with Pixel- and Class-wise Consistency
• Title（参考訳）: 3分岐多拡張ネットワークによるクリブル型3次元腹部臓器セグメンテーション
• Authors: Meng Han, Xiangde Luo, Wenjun Liao, Shichuan Zhang, Shaoting Zhang, Guotai Wang
• Abstract要約: そこで本研究では,CTからスクリブル制御された多発性腹部臓器分節に対する2つの整合性制約を有する新しい3Dフレームワークを提案する。 より安定した教師なし学習のために、voxel-wiseの不確実性を用いて、ソフトな擬似ラベルを修正し、各デコーダの出力を監督する。 公開WORDデータセットの実験により,本手法は既存の5つのスクリブル教師付き手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.371144313009122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-organ segmentation in abdominal Computed Tomography (CT) images is of great importance for diagnosis of abdominal lesions and subsequent treatment planning. Though deep learning based methods have attained high performance, they rely heavily on large-scale pixel-level annotations that are time-consuming and labor-intensive to obtain. Due to its low dependency on annotation, weakly supervised segmentation has attracted great attention. However, there is still a large performance gap between current weakly-supervised methods and fully supervised learning, leaving room for exploration. In this work, we propose a novel 3D framework with two consistency constraints for scribble-supervised multiple abdominal organ segmentation from CT. Specifically, we employ a Triple-branch multi-Dilated network (TDNet) with one encoder and three decoders using different dilation rates to capture features from different receptive fields that are complementary to each other to generate high-quality soft pseudo labels. For more stable unsupervised learning, we use voxel-wise uncertainty to rectify the soft pseudo labels and then supervise the outputs of each decoder. To further regularize the network, class relationship information is exploited by encouraging the generated class affinity matrices to be consistent across different decoders under multi-view projection. Experiments on the public WORD dataset show that our method outperforms five existing scribble-supervised methods.
• Abstract（参考訳）: 腹部ct画像におけるマルチオルガンセグメンテーションは腹部病変の診断とその後の治療計画に非常に重要である。 深層学習に基づく手法は高い性能を達成したが、時間を要する大規模ピクセルレベルのアノテーションに大きく依存している。 アノテーションへの依存が少ないため、弱い教師付きセグメンテーションが注目されている。 しかし、現在の弱教師付き手法と完全な教師付き学習の間には依然として大きなパフォーマンスギャップがあり、探索の余地は残されている。 そこで本研究では,CTからスクリブル制御された多発腹部臓器分節に対する2つの整合性制約を持つ新しい3Dフレームワークを提案する。 具体的には、1つのエンコーダと異なる拡張率を使用する3つのデコーダを備えたトリプルブランチマルチ拡張ネットワーク(tdnet)を使用して、互いに相補的な異なる受容フィールドから特徴をキャプチャし、高品質なソフト擬似ラベルを生成する。 より安定した教師なし学習のために、我々はvoxel-wise uncertaintyを使ってソフト擬似ラベルを正し、各デコーダの出力を監督する。 ネットワークをさらに正則化するために、生成されたクラス親和性行列を多視点投影下で異なるデコーダ間で一貫性を持たせ、クラス関係情報を活用する。 公開ワードデータセットを用いた実験により,提案手法が既存の5つのscribble-supervisedメソッドを上回っていることが示された。

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