論文の概要: Unsupervised Segmentation of Colonoscopy Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12599v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 20:59:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 17:49:41.213676
• Title: Unsupervised Segmentation of Colonoscopy Images
• Title（参考訳）: 大腸内視鏡画像の教師なしセグメンテーション
• Authors: Heming Yao, J\'er\^ome L\"uscher, Benjamin Gutierrez Becker, Josep Ar\'us-Pous, Tommaso Biancalani, Amelie Bigorgne, David Richmond
• Abstract要約: 大腸内視鏡画像における3つの課題において,視覚変換器の自己監督機能を用いて検討する。 以上の結果から,DINOモデルから得られた画像レベルの特徴が,完全教師付きモデルに匹敵する画像分類性能を実現することが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7775266571852477
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Colonoscopy plays a crucial role in the diagnosis and prognosis of various gastrointestinal diseases. Due to the challenges of collecting large-scale high-quality ground truth annotations for colonoscopy images, and more generally medical images, we explore using self-supervised features from vision transformers in three challenging tasks for colonoscopy images. Our results indicate that image-level features learned from DINO models achieve image classification performance comparable to fully supervised models, and patch-level features contain rich semantic information for object detection. Furthermore, we demonstrate that self-supervised features combined with unsupervised segmentation can be used to discover multiple clinically relevant structures in a fully unsupervised manner, demonstrating the tremendous potential of applying these methods in medical image analysis.
• Abstract（参考訳）: 大腸内視鏡は様々な消化管疾患の診断と予後に重要な役割を果たす。 大腸内視鏡画像やより一般的な医用画像に対して,大規模で高品質な接地真実アノテーションを収集することの難しさから,大腸内視鏡画像の3つの課題において,視覚変換器からの自己監督的特徴を用いて検討する。 以上の結果から,dinoモデルから得られた画像レベル機能は,完全な教師付きモデルに匹敵する画像分類性能を達成し,パッチレベル機能はオブジェクト検出のための豊富な意味情報を含むことがわかった。 さらに, 自己監督機能と教師なしセグメンテーションを組み合わせることで, 完全に教師なしの方法で複数の臨床関連構造を発見できることを実証し, これらの手法を医用画像解析に応用する可能性を示した。

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