論文の概要: Semi-Mamba-UNet: Pixel-Level Contrastive Cross-Supervised Visual
Mamba-based UNet for Semi-Supervised Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07245v1
- Date: Sun, 11 Feb 2024 17:09:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-13 16:46:12.843441
- Title: Semi-Mamba-UNet: Pixel-Level Contrastive Cross-Supervised Visual
Mamba-based UNet for Semi-Supervised Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: semi-mamba-unet: 半教師付き医用画像セグメンテーションのためのピクセルレベルコントラストクロス教師付き視覚mambaベースunet
- Authors: Ziyang Wang, Chao Ma
- Abstract要約: 本稿では,視覚的マンバベースUNetアーキテクチャを従来のUNetと統合したセミマンバUNetを,半教師付き学習(SSL)フレームワークに導入する。
一般に公開されているMRI心筋セグメンテーションデータセットの総合的評価は,Semi-Mamba-UNetの優れた性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.748446415530937
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Medical image segmentation is essential in diagnostics, treatment planning,
and healthcare, with deep learning offering promising advancements. Notably,
Convolutional Neural Network (CNN) excel in capturing local image features,
whereas Vision Transformer (ViT) adeptly model long-range dependencies through
multi-head self-attention mechanisms. Despite their strengths, both CNN and ViT
face challenges in efficiently processing long-range dependencies within
medical images, often requiring substantial computational resources. This
issue, combined with the high cost and limited availability of expert
annotations, poses significant obstacles to achieving precise segmentation. To
address these challenges, this paper introduces the Semi-Mamba-UNet, which
integrates a visual mamba-based UNet architecture with a conventional UNet into
a semi-supervised learning (SSL) framework. This innovative SSL approach
leverages dual networks to jointly generate pseudo labels and cross supervise
each other, drawing inspiration from consistency regularization techniques.
Furthermore, we introduce a self-supervised pixel-level contrastive learning
strategy, employing a projector pair to further enhance feature learning
capabilities. Our comprehensive evaluation on a publicly available MRI cardiac
segmentation dataset, comparing against various SSL frameworks with different
UNet-based segmentation networks, highlights the superior performance of
Semi-Mamba-UNet. The source code has been made publicly accessible.
- Abstract（参考訳）: 医療画像分割は診断、治療計画、医療において必須であり、ディープラーニングは有望な進歩をもたらす。
特に、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、局所的な画像の特徴を捉えるのに優れ、ViT(Vision Transformer)は、マルチヘッド自己認識機構を通じて、遠距離依存を積極的にモデル化する。
その強みにもかかわらず、cnnとvitは医用画像内の長距離依存性を効率的に処理することの難しさに直面している。
この問題は、高いコストと限定的なエキスパートアノテーションの可用性と相まって、正確なセグメンテーションを達成する上で大きな障害となる。
そこで本稿では,従来の unet と visual mamba ベースの unet アーキテクチャを半教師付き学習 (ssl) フレームワークに統合した semi-mamba-unet を紹介する。
この革新的なSSLアプローチは、デュアルネットワークを活用して擬似ラベルを共同で生成し、相互監督し、一貫性の正則化技術からインスピレーションを得ている。
さらに,プロジェクタペアを用いた自己教師型画素レベルのコントラスト学習戦略を導入し,特徴学習機能をさらに強化する。
UNetをベースとしたさまざまなセグメンテーションネットワークを用いたSSLフレームワークと比較し,MRI心セグメンテーションデータセットの総合評価を行った。
ソースコードは公開アクセス可能になっている。
関連論文リスト
- MSVM-UNet: Multi-Scale Vision Mamba UNet for Medical Image Segmentation [3.64388407705261]
医用画像分割のためのマルチスケールビジョンマンバUNetモデルMSVM-UNetを提案する。
具体的には、VSSブロックにマルチスケールの畳み込みを導入することで、VMambaエンコーダの階層的特徴から、より効果的にマルチスケールの特徴表現をキャプチャし、集約することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-25T06:20:28Z) - Self-Prior Guided Mamba-UNet Networks for Medical Image Super-Resolution [7.97504951029884]
医用画像超解像のための自己優先型マンバ-UNetネットワーク(SMamba-UNet)を提案する。
提案手法は,Mamba-UNetネットワーク下での自己優先型マルチスケールコンテキスト特徴を学習することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-08T14:41:53Z) - Weak-Mamba-UNet: Visual Mamba Makes CNN and ViT Work Better for
Scribble-based Medical Image Segmentation [13.748446415530937]
本稿では医用画像セグメンテーションのための革新的な弱教師付き学習(WSL)フレームワークであるWeak-Mamba-UNetを紹介する。
WSL戦略には3つの異なるアーキテクチャがあるが、同じ対称エンコーダ・デコーダネットワークが組み込まれている。CNNベースのローカル特徴抽出用UNet、包括的なグローバルコンテキスト理解のためのSwin TransformerベースのSwinUNet、より効率的な長距離依存性モデリングのためのVMambaベースのMamba-UNetである。
Weak-Mamba-UNetの有効性は、類似したWSLの性能を超越した、処理アノテーション付きMRI心筋セグメンテーションデータセット上で検証される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-16T18:43:39Z) - Masked LoGoNet: Fast and Accurate 3D Image Analysis for Medical Domain [48.440691680864745]
我々はLoGoNetと呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを導入する。
LoGoNetは、LKA(Large Kernel Attention)とデュアルエンコーディング戦略を利用して、U字型アーキテクチャに新しい特徴抽出器を統合する。
大規模ラベル付きデータセットの欠如を補うために,3次元画像に適した新しいSSL方式を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-09T05:06:58Z) - A Dual-branch Self-supervised Representation Learning Framework for
Tumour Segmentation in Whole Slide Images [12.961686610789416]
自己教師付き学習(SSL)は、スライドイメージ全体のアノテーションオーバーヘッドを低減する代替ソリューションとして登場した。
これらのSSLアプローチは、識別画像の特徴を学習する際の性能を制限するマルチレゾリューションWSIを扱うために設計されていない。
マルチ解像度WSIから画像特徴を効果的に学習できるDSF-WSI(Dual-branch SSL Framework for WSI tumour segmentation)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-20T10:57:28Z) - PCRLv2: A Unified Visual Information Preservation Framework for
Self-supervised Pre-training in Medical Image Analysis [56.63327669853693]
本稿では,ピクセルレベルの情報を高レベルなセマンティクスに明示的にエンコードするための画素復元タスクを提案する。
また,画像理解を支援する強力なツールであるスケール情報の保存についても検討する。
提案されている統合SSLフレームワークは、さまざまなタスクで自己管理されたフレームワークを超越している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-02T17:47:27Z) - When CNN Meet with ViT: Towards Semi-Supervised Learning for Multi-Class
Medical Image Semantic Segmentation [13.911947592067678]
本稿では,一貫性を意識した擬似ラベルに基づく自己認識手法を提案する。
我々のフレームワークは、ViTとCNNによって相互に強化された特徴学習モジュールと、一貫性を意識した目的のために堅牢なガイダンスモジュールから構成されている。
実験により,提案手法は,公開ベンチマークデータセット上での最先端性能を実現することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-12T18:21:22Z) - Deep Image Clustering with Contrastive Learning and Multi-scale Graph
Convolutional Networks [58.868899595936476]
コントラスト学習とマルチスケールグラフ畳み込みネットワーク(IcicleGCN)を用いた画像クラスタリング手法を提案する。
複数の画像データセットの実験は、最先端のIcicleGCNよりも優れたクラスタリング性能を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-14T19:16:56Z) - Two-Stream Graph Convolutional Network for Intra-oral Scanner Image
Segmentation [133.02190910009384]
本稿では,2ストリームグラフ畳み込みネットワーク(TSGCN)を提案する。
TSGCNは3次元歯(表面)セグメンテーションにおいて最先端の方法よりも優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-19T10:41:09Z) - Learning Self-Supervised Low-Rank Network for Single-Stage Weakly and
Semi-Supervised Semantic Segmentation [119.009033745244]
本稿では,単一段階弱教師付きセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクス(WSSS)と半教師付きセマンティクスセマンティクスセマンティクス(SSSS)のための自己教師付き低ランクネットワーク(SLRNet)を提案する。
SLRNetは、画像の異なるビューから複数の注意深いLR表現を同時に予測し、正確な擬似ラベルを学習する。
Pascal VOC 2012、COCO、L2IDデータセットの実験では、SLRNetは最先端のWSSSメソッドとSSSSメソッドの両方で、さまざまな設定で優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-19T09:19:55Z) - MetricUNet: Synergistic Image- and Voxel-Level Learning for Precise CT
Prostate Segmentation via Online Sampling [66.01558025094333]
本稿では,前立腺領域を高速に局在させる第1段階と,前立腺領域を正確に区分する第2段階の2段階のフレームワークを提案する。
マルチタスクネットワークにおけるボクセルワイドサンプリングによる新しいオンラインメトリック学習モジュールを提案する。
本手法は,従来のクロスエントロピー学習法やDice損失学習法と比較して,より代表的なボクセルレベルの特徴を効果的に学習することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-15T10:37:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。