論文の概要: Multi-level Asymmetric Contrastive Learning for Volumetric Medical Image Segmentation Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11876v3
• Date: Thu, 13 Feb 2025 07:31:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:46:18.834889
• Title: Multi-level Asymmetric Contrastive Learning for Volumetric Medical Image Segmentation Pre-training
• Title（参考訳）: ボリューム・メディカル・イメージ・セグメンテーション・プレトレーニングのための多レベル非対称コントラスト学習
• Authors: Shuang Zeng, Lei Zhu, Xinliang Zhang, Micky C Nnamdi, Wenqi Shi, J Ben Tamo, Qian Chen, Hangzhou He, Lujia Jin, Zifeng Tian, Qiushi Ren, Zhaoheng Xie, Yanye Lu,
• Abstract要約: 医用画像分割事前学習のためのMACLという新しいコントラスト学習フレームワークを提案する。 具体的には、プリトレインエンコーダとデコーダを同時に使用する非対称コントラスト学習構造を設計する。 8つの医用画像データセットの実験は、MACLフレームワークが既存の11のコントラスト学習戦略より優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.9004421784014
• License:
• Abstract: Medical image segmentation is a fundamental yet challenging task due to the arduous process of acquiring large volumes of high-quality labeled data from experts. Contrastive learning offers a promising but still problematic solution to this dilemma. Firstly existing medical contrastive learning strategies focus on extracting image-level representation, which ignores abundant multi-level representations. Furthermore they underutilize the decoder either by random initialization or separate pre-training from the encoder, thereby neglecting the potential collaboration between the encoder and decoder. To address these issues, we propose a novel multi-level asymmetric contrastive learning framework named MACL for volumetric medical image segmentation pre-training. Specifically, we design an asymmetric contrastive learning structure to pre-train encoder and decoder simultaneously to provide better initialization for segmentation models. Moreover, we develop a multi-level contrastive learning strategy that integrates correspondences across feature-level, image-level, and pixel-level representations to ensure the encoder and decoder capture comprehensive details from representations of varying scales and granularities during the pre-training phase. Finally, experiments on 8 medical image datasets indicate our MACL framework outperforms existing 11 contrastive learning strategies. i.e. Our MACL achieves a superior performance with more precise predictions from visualization figures and 1.72%, 7.87%, 2.49% and 1.48% Dice higher than previous best results on ACDC, MMWHS, HVSMR and CHAOS with 10% labeled data, respectively. And our MACL also has a strong generalization ability among 5 variant U-Net backbones. Our code will be released at https://github.com/stevezs315/MACL.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは、専門家から大量の高品質なラベル付きデータを取得するという困難なプロセスのため、基本的な課題である。 対照的な学習は、このジレンマに対して有望だがまだ問題のある解決策を提供する。 既存の医用コントラスト学習戦略は, 豊富な多段階表現を無視した画像レベルの表現の抽出に重点を置いている。 さらに、デコーダをランダムに初期化するか、エンコーダから事前学習を分離することにより、エンコーダとデコーダ間の潜在的な協調を無視する。 これらの課題に対処するために, ボリューム画像分割事前学習のためのMACLという, マルチレベル非対称なコントラスト学習フレームワークを提案する。 具体的には,プレトレインエンコーダとデコーダを同時に使用する非対称なコントラスト学習構造を設計し,セグメンテーションモデルのより優れた初期化を実現する。 さらに,特徴レベル,画像レベル,画素レベルの対応性を統合したマルチレベルコントラスト学習戦略を開発し,事前学習期間中の様々なスケールや粒度の表現から,エンコーダとデコーダが包括的詳細をキャプチャできるようにする。 最後に、8つの医用画像データセットの実験から、MACLフレームワークは既存の11のコントラスト学習戦略より優れていることが示された。 ACDC, MMWHS, HVSMR, CHAOSを10%のラベル付きデータで比較し, 視認率1.72%, 7.87%, 2.49%, 1.48%のDiceを精度良く予測し, 精度が向上した。 また、我々のMACLは、5種類のU-Netバックボーンの間で強力な一般化能力を持つ。 私たちのコードはhttps://github.com/stevezs315/MACLでリリースされます。

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