論文の概要: Cross-head mutual Mean-Teaching for semi-supervised medical image segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05082v2
• Date: Mon, 16 Oct 2023 04:48:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-18 02:48:12.643873
• Title: Cross-head mutual Mean-Teaching for semi-supervised medical image segmentation
• Title（参考訳）: 半教師型医用画像分割のための頭部相互学習
• Authors: Wei Li, Ruifeng Bian, Wenyi Zhao, Weijin Xu, Huihua Yang
• Abstract要約: SSMIS(Semi-supervised Medical Image segmentation)は、限られたラベル付きデータと豊富なラベルなしデータを活用することで、大幅な進歩を目撃している。 既存のSOTA(State-of-the-art)手法は、ラベルなしデータのラベルを正確に予測する際の課題に直面する。 強弱データ拡張を組み込んだ新しいクロスヘッド相互学習ネットワーク(CMMT-Net)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.738522094694818
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised medical image segmentation (SSMIS) has witnessed substantial advancements by leveraging limited labeled data and abundant unlabeled data. Nevertheless, existing state-of-the-art (SOTA) methods encounter challenges in accurately predicting labels for the unlabeled data, giving rise to disruptive noise during training and susceptibility to erroneous information overfitting. Moreover, applying perturbations to inaccurate predictions further reduces consistent learning. To address these concerns, we propose a novel Cross-head mutual mean-teaching Network (CMMT-Net) incorporated strong-weak data augmentation, thereby benefitting both self-training and consistency learning. Specifically, our CMMT-Net consists of both teacher-student peer networks with a share encoder and dual slightly different decoders, and the pseudo labels generated by one mean teacher head are adopted to supervise the other student branch to achieve a mutual consistency. Furthermore, we propose mutual virtual adversarial training (MVAT) to smooth the decision boundary and enhance feature representations. To diversify the consistency training samples, we employ Cross-Set CutMix strategy, which also helps address distribution mismatch issues. Notably, CMMT-Net simultaneously implements data, feature, and network perturbations, amplifying model diversity and generalization performance. Experimental results on three publicly available datasets indicate that our approach yields remarkable improvements over previous SOTA methods across various semi-supervised scenarios. Code and logs will be available at https://github.com/Leesoon1984/CMMT-Net.
• Abstract（参考訳）: semi-supervised medical image segmentation (ssmis) は限定されたラベル付きデータと豊富なラベル付きデータを活用することで、かなりの進歩を遂げている。 それにもかかわらず、既存の最先端のSOTA(State-of-the-art)手法は、ラベルのないデータのラベルを正確に予測し、トレーニング中に破壊的なノイズを引き起こし、誤情報の過度な適合を生じさせる。 さらに、不正確な予測に摂動を適用することで、一貫した学習をさらに減らす。 これらの課題に対処するため, クロスヘッド相互学習ネットワーク(CMMT-Net)に強弱データ拡張を導入し, 自己学習と一貫性学習の両立を図った。 具体的には、cmmt-netは、共有エンコーダと2つのわずかに異なるデコーダを持つ教師間ピアネットワークからなり、一方の教師ヘッドが生成した擬似ラベルを用いて、他の学生ブランチを監督し、相互整合性を達成する。 さらに,決定境界の円滑化と特徴表現の強化を目的として,相互仮想敵訓練(mvat)を提案する。 一貫性のトレーニングサンプルを多様化するため,クロスセットカットミックス戦略を採用し,分散ミスマッチ問題にも対処した。 特に、CMMT-Netはデータ、特徴、ネットワークの摂動を同時に実装し、モデルの多様性と一般化性能を増幅する。 3つの公開データセットによる実験結果から,本手法は様々な半教師付きシナリオにまたがる従来のSOTA法よりも顕著に改善されていることが示唆された。 コードとログはhttps://github.com/Leesoon1984/CMMT-Net.comで入手できる。

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