論文の概要: Beyond Strong labels: Weakly-supervised Learning Based on Gaussian Pseudo Labels for The Segmentation of Ellipse-like Vascular Structures in Non-contrast CTs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03492v3
• Date: Wed, 30 Oct 2024 10:32:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:22:26.401623
• Title: Beyond Strong labels: Weakly-supervised Learning Based on Gaussian Pseudo Labels for The Segmentation of Ellipse-like Vascular Structures in Non-contrast CTs
• Title（参考訳）: 強ラベルを超えて:非造影CTにおける楕円様血管構造の分別のためのガウス的擬似ラベルに基づく弱教師付き学習
• Authors: Qixiang Ma, Antoine Łucas, Huazhong Shu, Adrien Kaladji, Pascal Haigron,
• Abstract要約: 本稿では,CTスキャンにおける血管構造に基づく深層学習のための弱教師付きフレームワークを提案する。 提案手法の有効性を1つのローカルデータセットと2つのパブリックデータセットで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.765753560367118
• License:
• Abstract: Deep-learning-based automated segmentation of vascular structures in preoperative CT scans contributes to computer-assisted diagnosis and intervention procedure in vascular diseases. While CT angiography (CTA) is the common standard, non-contrast CT imaging is significant as a contrast-risk-free alternative, avoiding complications associated with contrast agents. However, the challenges of labor-intensive labeling and high labeling variability due to the ambiguity of vascular boundaries hinder conventional strong-label-based, fully-supervised learning in non-contrast CTs. This paper introduces a weakly-supervised framework using ellipses' topology in slices, including 1) an efficient annotation process based on predefined standards, 2) ellipse-fitting processing, 3) the generation of 2D Gaussian heatmaps serving as pseudo labels, 4) a training process through a combination of voxel reconstruction loss and distribution loss with the pseudo labels. We assess the effectiveness of the proposed method on one local and two public datasets comprising non-contrast CT scans, particularly focusing on the abdominal aorta. On the local dataset, our weakly-supervised learning approach based on pseudo labels outperforms strong-label-based fully-supervised learning (1.54\% of Dice score on average), reducing labeling time by around 82.0\%. The efficiency in generating pseudo labels allows the inclusion of label-agnostic external data in the training set, leading to an additional improvement in performance (2.74\% of Dice score on average) with a reduction of 66.3\% labeling time, where the labeling time remains considerably less than that of strong labels. On the public dataset, the pseudo labels achieve an overall improvement of 1.95\% in Dice score for 2D models while a reduction of 11.65 voxel spacing in Hausdorff distance for 3D model.
• Abstract（参考訳）: 術前CTスキャンにおける深層学習に基づく血管構造の自動分割は、血管疾患のコンピュータ支援診断と介入に寄与する。 CTアンギオグラフィー(CTA)は一般的な標準であるが、造影剤による合併症を回避し、コントラストリスクのない代替手段として非コントラストCTが重要である。 しかし, 血管境界の曖昧さによる労働集約的なラベル付けと高いラベル付けの難しさは, 非造影CTにおける従来の強ラベルベースの完全教師あり学習を妨げている。 本稿では, 楕円位相をスライスを含むスライスに用いた弱教師付きフレームワークを提案する。 1)事前定義された基準に基づく効率的なアノテーションプロセス 2【楕円適合処理】 3)擬似ラベルとして機能する2次元ガウス熱マップの生成 4) 擬似ラベルによるボクセル再建損失と分布損失の併用による訓練プロセス。 腹部大動脈に焦点をあてた非コントラストCTによる1つの局所的および2つの公開データセットに対する提案手法の有効性について検討した。 ローカルデータセットにおいて、擬似ラベルに基づく弱教師付き学習アプローチは、強いラベルに基づく完全教師付き学習(平均Diceスコアの1.54\%)より優れ、ラベル付け時間を約82.0\%削減する。 擬似ラベルの生成効率は、ラベルに依存しない外部データをトレーニングセットに含めることを可能にし、パフォーマンス(平均でDiceスコアの2.74\%)が向上し、66.3\%のラベリング時間が短縮され、ラベリング時間が強いラベルよりも大幅に短縮される。 公開データセットでは、擬似ラベルは2DモデルでDiceスコアの1.95\%を総合的に改善し、3Dモデルでハウスドルフ距離で11.65ボクセル間隔を縮める。

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