論文の概要: Diagonal Hierarchical Consistency Learning for Semi-supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06031v4
• Date: Wed, 17 Jan 2024 02:46:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 20:15:17.350289
• Title: Diagonal Hierarchical Consistency Learning for Semi-supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 半教師型医用画像分割のための対角的階層的一貫性学習
• Authors: Heejoon Koo
• Abstract要約: 対角的階層的整合学習(DiHC-Net)を用いた半教師付き医用画像セグメンテーションのための新しい枠組みを提案する。 同一のマルチスケールアーキテクチャを持つが、アップサンプリング層や正規化層のような異なるサブレイヤを持つ複数のサブモデルで構成されている。 一連の実験により、我々の単純なフレームワークの有効性が検証され、臓器と腫瘍に関する公開ベンチマークデータセットにおける以前のアプローチよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Medical image segmentation, which is essential for many clinical applications, has achieved almost human-level performance via data-driven deep learning technologies. Nevertheless, its performance is predicated upon the costly process of manually annotating a vast amount of medical images. To this end, we propose a novel framework for robust semi-supervised medical image segmentation using diagonal hierarchical consistency learning (DiHC-Net). First, it is composed of multiple sub-models with identical multi-scale architecture but with distinct sub-layers, such as up-sampling and normalisation layers. Second, with mutual consistency, a novel consistency regularisation is enforced between one model's intermediate and final prediction and soft pseudo labels from other models in a diagonal hierarchical fashion. A series of experiments verifies the efficacy of our simple framework, outperforming all previous approaches on public benchmark dataset on organ and tumour.
• Abstract（参考訳）: 多くの臨床応用に欠かせない医療画像セグメンテーションは、データ駆動型ディープラーニング技術によってほぼ人間レベルのパフォーマンスを達成した。 それにもかかわらず、そのパフォーマンスは大量の医療画像に手動で注釈をつけるコストのかかるプロセスに基づいている。 そこで本研究では,対角階層整合学習(DiHC-Net)を用いた半教師付き医用画像分割のための新しいフレームワークを提案する。 まず、同一のマルチスケールアーキテクチャを持つ複数のサブモデルで構成され、アップサンプリングや正規化といった異なるサブレイヤを持つ。 第二に、相互整合性により、あるモデルの中間および最終予測と、他のモデルのソフト擬似ラベルの間に、対角的階層的な方法で新しい整合性正規化が実施される。 一連の実験によって、我々のシンプルなフレームワークの有効性が検証され、臓器と腫瘍に関する公開ベンチマークデータセットの以前のアプローチを上回っています。

関連論文リスト

• PMT: Progressive Mean Teacher via Exploring Temporal Consistency for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [51.509573838103854]
  医用画像セグメンテーションのための半教師付き学習フレームワークであるプログレッシブ平均教師(PMT)を提案する。 我々のPMTは、トレーニングプロセスにおいて、堅牢で多様な特徴を学習することで、高忠実な擬似ラベルを生成する。 CT と MRI の異なる2つのデータセットに対する実験結果から,本手法が最先端の医用画像分割法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-08T15:02:25Z)
• C^2M-DoT: Cross-modal consistent multi-view medical report generation with domain transfer network [67.97926983664676]
  ドメイン転送ネットワーク(C2M-DoT)を用いたクロスモーダルなマルチビュー医療レポート生成を提案する。 C2M-DoTは、すべてのメトリクスで最先端のベースラインを大幅に上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-09T02:31:36Z)
• Multi-Scale Cross Contrastive Learning for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [14.536384387956527]
  医用画像の構造を分割するマルチスケールクロススーパービジョンコントラスト学習フレームワークを開発した。 提案手法は,頑健な特徴表現を抽出するために,地上構造と横断予測ラベルに基づくマルチスケール特徴と対比する。 Diceでは最先端の半教師あり手法を3.0%以上上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-25T16:55:32Z)
• Rethinking Semi-Supervised Medical Image Segmentation: A Variance-Reduction Perspective [51.70661197256033]
  医用画像セグメンテーションのための階層化グループ理論を用いた半教師付きコントラスト学習フレームワークARCOを提案する。 まず、分散還元推定の概念を用いてARCOを構築することを提案し、特定の分散還元技術が画素/ボクセルレベルのセグメンテーションタスクにおいて特に有用であることを示す。 5つの2D/3D医療データセットと3つのセマンティックセグメンテーションデータセットのラベル設定が異なる8つのベンチマークで、我々のアプローチを実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T13:50:25Z)
• Generalizable multi-task, multi-domain deep segmentation of sparse pediatric imaging datasets via multi-scale contrastive regularization and multi-joint anatomical priors [0.41998444721319217]
  本稿では,複数のデータセットに対して単一セグメンテーションネットワークを最適化する,新しいマルチタスク・マルチドメイン学習フレームワークを提案する。 足関節, 膝関節, 肩関節の3つの軽度, 小児画像データセットを用いた骨分節術の成績について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-27T12:59:16Z)
• Two layer Ensemble of Deep Learning Models for Medical Image Segmentation [0.2699900017799093]
  医用画像のセグメンテーションのための深層学習モデルの2層アンサンブルを提案する。 トレーニング画像の付加データとして、第1層の各モデルによって作成された各トレーニング画像画素の予測を用いる。 次に、各モデルが結合結果に異なる貢献をする重みに基づくスキームを用いて、第2層の予測を組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-10T16:52:34Z)
• Few-shot Medical Image Segmentation using a Global Correlation Network with Discriminative Embedding [60.89561661441736]
  医療画像分割のための新しい手法を提案する。 深層畳み込みネットワークを用いた数ショット画像セグメンタを構築します。 深層埋め込みの識別性を高め,同一クラスの特徴領域のクラスタリングを促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T04:01:07Z)
• Semi-supervised Medical Image Classification with Relation-driven Self-ensembling Model [71.80319052891817]
  医用画像分類のための関係駆動型半教師付きフレームワークを提案する。 これは、摂動下で与えられた入力の予測一貫性を促進することでラベルのないデータを利用する。 本手法は,シングルラベルおよびマルチラベル画像分類のシナリオにおいて,最先端の半教師付き学習手法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-15T06:57:54Z)
• Unpaired Multi-modal Segmentation via Knowledge Distillation [77.39798870702174]
  本稿では,不対向画像分割のための新しい学習手法を提案する。 提案手法では,CTおよびMRI間での畳み込みカーネルの共有により,ネットワークパラメータを多用する。 我々は2つの多クラスセグメンテーション問題に対するアプローチを広範囲に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-06T20:03:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。