論文の概要: Competitive Ensembling Teacher-Student Framework for Semi-Supervised Left Atrium MRI Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13955v1
• Date: Sat, 21 Oct 2023 09:23:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 04:18:01.298850
• Title: Competitive Ensembling Teacher-Student Framework for Semi-Supervised Left Atrium MRI Segmentation
• Title（参考訳）: 半監督左房MRI分割のための教師学習フレームワークの競争力
• Authors: Yuyan Shi, Yichi Zhang, Shasha Wang
• Abstract要約: 半教師付き学習は、専門家から豊富な注釈を取得する必要性を効果的に軽減するため、医療画像のセグメンテーションが大幅に進歩している。 本稿では,3次元MR画像から左心房分節を半教師する簡易で効率的な競争力のある教員養成フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.338801567668233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised learning has greatly advanced medical image segmentation since it effectively alleviates the need of acquiring abundant annotations from experts and utilizes unlabeled data which is much easier to acquire. Among existing perturbed consistency learning methods, mean-teacher model serves as a standard baseline for semi-supervised medical image segmentation. In this paper, we present a simple yet efficient competitive ensembling teacher student framework for semi-supervised for left atrium segmentation from 3D MR images, in which two student models with different task-level disturbances are introduced to learn mutually, while a competitive ensembling strategy is performed to ensemble more reliable information to teacher model. Different from the one-way transfer between teacher and student models, our framework facilitates the collaborative learning procedure of different student models with the guidance of teacher model and motivates different training networks for a competitive learning and ensembling procedure to achieve better performance. We evaluate our proposed method on the public Left Atrium (LA) dataset and it obtains impressive performance gains by exploiting the unlabeled data effectively and outperforms several existing semi-supervised methods.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は、専門家から豊富なアノテーションを取得する必要性を効果的に軽減し、取得し易いラベル付きデータを活用するため、医療画像のセグメンテーションが大幅に進歩している。 既存の摂動型一貫性学習手法のうち、平均教師モデルは半教師付き医用画像分割の標準ベースラインとして機能する。 本稿では,3次元mr画像から左心房セグメンテーションの半教師化を行うための,単純かつ効率的で効率的な教師センシング学習フレームワークを提案する。 教師モデルと生徒モデル間の一方向の伝達と異なり,教師モデルの指導により異なる生徒モデルの協調学習手順を促進させ,競争学習とセンシング手順のための異なる学習ネットワークを動機付け,よりよいパフォーマンスを実現する。 提案手法を一般左心房(LA)データセット上で評価し,ラベルのないデータを効果的に活用し,既存の半教師付き手法よりも優れた性能を得る。

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