論文の概要: SSL-DG: Rethinking and Fusing Semi-supervised Learning and Domain Generalization in Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02583v1
• Date: Sun, 5 Nov 2023 07:44:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-11-07 16:53:48.628387
• Title: SSL-DG: Rethinking and Fusing Semi-supervised Learning and Domain Generalization in Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: SSL-DG:医療画像セグメンテーションにおける半教師付き学習と領域一般化の再考と活用
• Authors: Zanting Ye
• Abstract要約: そこで本研究では,未知のターゲットデータをソースデータの線形結合で表現し,単純なデータ拡張によって実現可能であることを示す。 DGとSSLを融合したSSL-DGを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning-based medical image segmentation is an essential yet challenging task in clinical practice, which arises from restricted access to annotated data coupled with the occurrence of domain shifts. Previous attempts have focused on isolated solutions, while disregarding their inter-connectedness. In this paper, we rethink the relationship between semi-supervised learning (SSL) and domain generalization (DG), which are the cutting-edge approaches to address the annotated data-driven constraints and the domain shift issues. Inspired by class-level representation, we show that unseen target data can be represented by a linear combination of source data, which can be achieved by simple data augmentation. The augmented data enrich domain distributions while having semantic consistency, aligning with the principles of consistency-based SSL. Accordingly, we propose SSL-DG, fusing DG and SSL, to achieve cross-domain generalization with limited annotations. Specifically, the global and focal region augmentation, together with an augmentation scale-balancing mechanism, are used to construct a mask-based domain diffusion augmentation module to significantly enrich domain diversity. In order to obtain consistent predictions for the same source data in different networks, we use uncertainty estimation and a deep mutual learning strategy to enforce the consistent constraint. Extensive experiments including ablation studies are designed to validate the proposed SSL-DG. The results demonstrate that our SSL-DG significantly outperforms state-of-the-art solutions in two challenging DG tasks with limited annotations. Code is available at https://github.com/yezanting/SSL-DG.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく医用画像のセグメンテーションは、ドメインシフトの発生に伴う注釈付きデータへのアクセス制限から生じる、臨床実践において不可欠な課題である。 以前の試みは、相互接続性を無視しながら、孤立したソリューションに焦点を当ててきた。 本稿では、注釈付きデータ駆動制約とドメインシフト問題に対処する最先端アプローチである半教師付き学習(SSL)とドメイン一般化(DG)の関係を再考する。 クラスレベルの表現に着想を得て,対象とする非対象データを,単純なデータ拡張によって達成可能なソースデータの線形結合で表現できることを示した。 拡張されたデータは、一貫性に基づくSSLの原則に従って、セマンティックな一貫性を持ちながら、ドメイン分散を豊かにする。 そこで本研究では,DGとSSLを融合したSSL-DGを提案する。 具体的には、グローバル領域および焦点領域拡張と拡張スケール分散機構を併用して、マスクベースのドメイン拡散増強モジュールを構築し、ドメイン多様性を著しく高める。 異なるネットワークで同じソースデータに対する一貫した予測を得るために、不確実性推定と深い相互学習戦略を用いて一貫性のある制約を強制する。 提案するssl-dgを検証するため,アブレーション研究を含む広範な実験を行った。 その結果,SSL-DGはアノテーションを限定した2つの課題DGタスクにおいて,最先端のソリューションよりも大幅に優れていた。 コードはhttps://github.com/yezanting/SSL-DGで入手できる。

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