論文の概要: Is Two-shot All You Need? A Label-efficient Approach for Video Segmentation in Breast Ultrasound

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04921v2
• Date: Mon, 4 Mar 2024 02:41:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 00:31:05.690766
• Title: Is Two-shot All You Need? A Label-efficient Approach for Video Segmentation in Breast Ultrasound
• Title（参考訳）: 必要なものは2発か? 乳房超音波画像分割におけるラベル効率の検討
• Authors: Jiajun Zeng, Dong Ni, Ruobing Huang
• Abstract要約: BUSビデオセグメンテーションのための新しい2ショットトレーニングパラダイムを提案する。 自由範囲の時空一貫性をキャプチャできるだけでなく、ソース依存の拡張スキームも利用できる。 その結果、トレーニングラベルは1.9%しか与えられていないが、完全に注釈付けされたものと比較するとパフォーマンスが向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.113689581316844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Breast lesion segmentation from breast ultrasound (BUS) videos could assist in early diagnosis and treatment. Existing video object segmentation (VOS) methods usually require dense annotation, which is often inaccessible for medical datasets. Furthermore, they suffer from accumulative errors and a lack of explicit space-time awareness. In this work, we propose a novel two-shot training paradigm for BUS video segmentation. It not only is able to capture free-range space-time consistency but also utilizes a source-dependent augmentation scheme. This label-efficient learning framework is validated on a challenging in-house BUS video dataset. Results showed that it gained comparable performance to the fully annotated ones given only 1.9% training labels.
• Abstract（参考訳）: 乳房超音波(bus)ビデオからの乳腺病変分画は早期診断と治療に有用であった。 既存のビデオオブジェクトセグメンテーション(VOS)メソッドは、しばしば医学的なデータセットにはアクセスできない高密度アノテーションを必要とする。 さらに、累積的なエラーと明確な時空認識の欠如に苦しむ。 本研究では,BUSビデオセグメンテーションのための新しい2ショットトレーニングパラダイムを提案する。 自由範囲の時空一貫性をキャプチャできるだけでなく、ソース依存の強化スキームも利用できる。 このラベル効率のよい学習フレームワークは、難しい社内のバスビデオデータセット上で検証される。 その結果、トレーニングラベルが1.9%しか与えられていないものに比べてパフォーマンスが向上した。

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