論文の概要: Self-supervised Learning of Dense Hierarchical Representations for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06473v2
• Date: Sun, 26 May 2024 08:17:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 08:04:22.403924
• Title: Self-supervised Learning of Dense Hierarchical Representations for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像セグメンテーションのための高密度階層表現の自己教師型学習
• Authors: Eytan Kats, Jochen G. Hirsch, Mattias P. Heinrich,
• Abstract要約: 本稿では,高密度下流タスクに適したボクセルワイド粗い表現を学習するための自己教師型フレームワークについて述べる。 我々は、複数のスケールから機能のコントリビューションのバランスをとるためのトレーニング戦略を考案し、学習された表現が粗い詳細ときめ細かい詳細の両方を捉えることを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2265038612930663
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper demonstrates a self-supervised framework for learning voxel-wise coarse-to-fine representations tailored for dense downstream tasks. Our approach stems from the observation that existing methods for hierarchical representation learning tend to prioritize global features over local features due to inherent architectural bias. To address this challenge, we devise a training strategy that balances the contributions of features from multiple scales, ensuring that the learned representations capture both coarse and fine-grained details. Our strategy incorporates 3-fold improvements: (1) local data augmentations, (2) a hierarchically balanced architecture, and (3) a hybrid contrastive-restorative loss function. We evaluate our method on CT and MRI data and demonstrate that our new approach particularly beneficial for fine-tuning with limited annotated data and consistently outperforms the baseline counterpart in linear evaluation settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高密度下流タスクに適したボクセルワイド粗い表現を学習するための自己教師型フレームワークについて述べる。 我々のアプローチは、階層的表現学習の既存の手法は、固有のアーキテクチャバイアスにより、局所的な特徴よりもグローバルな特徴を優先する傾向にある、という観察に由来する。 この課題に対処するために、複数のスケールからの機能のコントリビューションのバランスをとるトレーニング戦略を考案し、学習された表現が粗い詳細ときめ細かい詳細の両方を捉えることを保証する。 当社の戦略は,(1)局所的なデータ拡張,(2)階層的にバランスのとれたアーキテクチャ,(3)ハイブリッドなコントラスト型損失関数の3つの改良を取り入れている。 我々はCTおよびMRIデータに対する本手法の評価を行い,本手法が限られた注釈付きデータを用いた微調整に特に有用であることを示す。

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