Fugu-MT 論文翻訳(概要): Semi-Supervised Semantic Segmentation using Redesigned Self-Training for White Blood Cells

論文の概要: Semi-Supervised Semantic Segmentation using Redesigned Self-Training for White Blood Cells

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07278v3
Date: Fri, 23 Feb 2024 10:09:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-26 17:27:46.072468
Title: Semi-Supervised Semantic Segmentation using Redesigned Self-Training for White Blood Cells
Title（参考訳）: 白血球の自己学習再設計による半教師付きセマンティクスセグメンテーション
Authors: Vinh Quoc Luu, Duy Khanh Le, Huy Thanh Nguyen, Minh Thanh Nguyen, Thinh Tien Nguyen, Vinh Quang Dinh
Abstract要約: 利用可能なデータセットの不足を効果的に活用するための半教師付き学習フレームワークを提案する。自己学習(Self-training)とは、ラベル付きデータに基づいてトレーニングされたモデルを使用して、ラベルなしデータの擬似ラベルを生成し、その両方で再トレーニングする手法である。自己学習パイプラインにFixMatchを組み込むことで、ほとんどのケースでパフォーマンスが向上することがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.957784193707817
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Artificial Intelligence (AI) in healthcare, especially in white blood cell cancer diagnosis, is hindered by two primary challenges: the lack of large-scale labeled datasets for white blood cell (WBC) segmentation and outdated segmentation methods. These challenges inhibit the development of more accurate and modern techniques to diagnose cancer relating to white blood cells. To address the first challenge, a semi-supervised learning framework should be devised to efficiently capitalize on the scarcity of the dataset available. In this work, we address this issue by proposing a novel self-training pipeline with the incorporation of FixMatch. Self-training is a technique that utilizes the model trained on labeled data to generate pseudo-labels for the unlabeled data and then re-train on both of them. FixMatch is a consistency-regularization algorithm to enforce the model's robustness against variations in the input image. We discover that by incorporating FixMatch in the self-training pipeline, the performance improves in the majority of cases. Our performance achieved the best performance with the self-training scheme with consistency on DeepLab-V3 architecture and ResNet-50, reaching 90.69%, 87.37%, and 76.49% on Zheng 1, Zheng 2, and LISC datasets, respectively.
Abstract（参考訳）: 医療における人工知能(AI)は、特に白血球がんの診断において、2つの主要な課題によって妨げられている: 白血球セグメンテーションのための大規模ラベル付きデータセットの欠如と、時代遅れのセグメンテーション方法である。これらの課題は、白血球に関連する癌を診断するためのより正確で現代的な技術の開発を阻害する。最初の課題に対処するために、利用可能なデータセットの不足を効率的に活用するために、半教師付き学習フレームワークを考案する必要がある。本稿では,fixmatchを組み込んだ新しい自己学習パイプラインを提案することで,この問題に対処した。セルフトレーニング(self-training)は、ラベル付きデータでトレーニングされたモデルを使用して、ラベル付きデータに対して擬似ラベルを生成し、その両方で再トレーニングするテクニックである。 FixMatchは、入力画像の変動に対してモデルの堅牢性を強制する一貫性規則化アルゴリズムである。自己学習パイプラインにFixMatchを組み込むことで、ほとんどのケースでパフォーマンスが向上することがわかった。 DeepLab-V3アーキテクチャの一貫性を備えた自己学習スキームとResNet-50で、Zheng 1, Zheng 2, LISCデータセットでそれぞれ90.69%、87.37%、76.49%に達した。

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