論文の概要: Semi-supervised Medical Image Segmentation via Query Distribution Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12364v1
• Date: Tue, 21 Nov 2023 05:55:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 01:54:42.489554
• Title: Semi-supervised Medical Image Segmentation via Query Distribution Consistency
• Title（参考訳）: クエリ分布一貫性による半教師付き医用画像分割
• Authors: Rong Wu, Dehua Li, Cong Zhang
• Abstract要約: ラベル付きデータを利用してラベルなしデータからの情報の抽出を誘導する新しいDual KMax UX-Netフレームワークを提案する。 私たちのアプローチは,バックボーンとして3D UX-NetとKMaxデコーダという,2つのモジュールを組み込んだ相互学習戦略に基づいている。 我々のフレームワークは、10%と20%のラベル付き設定で最先端の半教師付き学習方法より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.733491537370078
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised learning is increasingly popular in medical image segmentation due to its ability to leverage large amounts of unlabeled data to extract additional information. However, most existing semi-supervised segmentation methods focus only on extracting information from unlabeled data. In this paper, we propose a novel Dual KMax UX-Net framework that leverages labeled data to guide the extraction of information from unlabeled data. Our approach is based on a mutual learning strategy that incorporates two modules: 3D UX-Net as our backbone meta-architecture and KMax decoder to enhance the segmentation performance. Extensive experiments on the Atrial Segmentation Challenge dataset have shown that our method can significantly improve performance by merging unlabeled data. Meanwhile, our framework outperforms state-of-the-art semi-supervised learning methods on 10\% and 20\% labeled settings. Code located at: https://github.com/Rows21/DK-UXNet.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は、大量のラベルなしデータを利用して追加情報を抽出できるため、医用画像分割においてますます人気がある。 しかし,既存の半教師付きセグメンテーション手法は,ラベルのないデータからのみ情報抽出に重点を置いている。 本稿では,ラベル付きデータを利用してラベル付きデータから情報を抽出するDual KMax UX-Netフレームワークを提案する。 提案手法は,3次元UX-NetとKMaxデコーダという,セグメンテーション性能を向上させる2つのモジュールを組み込んだ相互学習戦略に基づいている。 Atrial Segmentation Challengeデータセットの大規模な実験により、ラベルのないデータをマージすることで、本手法が性能を大幅に向上できることが示された。 一方,本フレームワークは,10 %,20 %のラベル付き設定で,最先端の半教師付き学習手法より優れている。 コード表示はhttps://github.com/Rows21/DK-UXNet。

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