論文の概要: DG-TTA: Out-of-domain Medical Image Segmentation through Augmentation and Descriptor-driven Domain Generalization and Test-Time Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06275v4
• Date: Tue, 01 Apr 2025 11:54:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-02 20:27:04.177639
• Title: DG-TTA: Out-of-domain Medical Image Segmentation through Augmentation and Descriptor-driven Domain Generalization and Test-Time Adaptation
• Title（参考訳）: DG-TTA:AugmentationとDescriptor-driven Domain GeneralizationとTest-Time Adaptationによる領域外医療画像分割
• Authors: Christian Weihsbach, Christian N. Kruse, Alexander Bigalke, Mattias P. Heinrich,
• Abstract要約: ドメイン外の画像に事前訓練された深層学習セグメンテーションモデルを適用すると、品質の不足を予測できる。 本研究では、拡張とともに強力な一般化記述子を用いて、ドメイン一般化事前学習とテスト時間適応を実現することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.842694540544194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Purpose: Applying pre-trained medical deep learning segmentation models on out-of-domain images often yields predictions of insufficient quality. In this study, we propose to use a powerful generalizing descriptor along with augmentation to enable domain-generalized pre-training and test-time adaptation, achieving high-quality segmentation in unseen domains. Materials and Methods: In this retrospective study five different publicly available datasets (2012 to 2022) including 3D CT and MRI images are used to evaluate segmentation performance in out-of-domain scenarios. The settings include abdominal, spine, and cardiac imaging. The data is randomly split into training and test samples. Domain-generalized pre-training on source data is used to obtain the best initial performance in the target domain. We introduce the combination of the generalizing SSC descriptor and GIN intensity augmentation for optimal generalization. Segmentation results are subsequently optimized at test time, where we propose to adapt the pre-trained models for every unseen scan with a consistency scheme using the same augmentation-descriptor combination. The segmentation is evaluated using Dice similarity and Hausdorff distance and the significance of improvements is tested with the Wilcoxon signed-rank test. Results: The proposed generalized pre-training and subsequent test-time adaptation improves model performance significantly in CT to MRI cross-domain prediction for abdominal (+46.2% and +28.2% Dice), spine (+72.9%), and cardiac (+14.2% and +55.7% Dice) scenarios (p<0.001). Conclusion: Our method enables optimal, independent usage of medical image source and target data and bridges domain gaps successfully with a compact and efficient methodology. Open-source code available at: https://github.com/multimodallearning/DG-TTA
• Abstract（参考訳）: 目的: 領域外画像に事前訓練された深層学習セグメンテーションモデルを適用すると、品質の不足を予測できることが多い。 本研究では、拡張とともに強力な一般化記述子を用いて、ドメイン一般化事前学習とテスト時間適応を実現し、未確認領域における高品質なセグメンテーションを実現することを提案する。 材料と方法: この振り返り調査では、3D CTとMRI画像を含む5つの異なる公開データセット(2012年から2022年)を使用して、ドメイン外のシナリオにおけるセグメンテーション性能を評価する。 設定には腹部、脊椎、心臓画像が含まれる。 データはランダムにトレーニングとテストのサンプルに分割される。 ソースデータに対するドメイン一般化事前トレーニングは、ターゲット領域で最高の初期性能を得るために使用される。 本稿では,一般化SSC記述子と最適一般化のためのGIN強度増強の組み合わせを紹介する。 その後、セグメント化結果がテスト時に最適化され、同じ拡張-記述子の組み合わせを用いて一貫性のあるスキームで、未確認のスキャン毎に事前訓練されたモデルを適用することを提案する。 セグメンテーションはDice類似度とHausdorff距離を用いて評価され、Wilcoxon符号ランク試験で改善の重要性が検証される。 結果: 腹部CT, MRIのクロスドメイン予測(+46.2%と+28.2%のDice), 脊椎(+72.9%), 心臓(+14.2%と+55.7%のDice)では, CTのモデル性能が有意に向上した。 結論:本手法は,医用画像ソースとターゲットデータの最適かつ独立した利用を可能にし,コンパクトで効率的な手法で領域ギャップを埋める。 https://github.com/multimodallearning/DG-TTA

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