論文の概要: Label-efficient Multi-organ Segmentation Method with Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15216v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 09:25:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 14:59:38.484068
• Title: Label-efficient Multi-organ Segmentation Method with Diffusion Model
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いたラベル効率のよい多臓器分割法
• Authors: Yongzhi Huang, Jinxin Zhu, Haseeb Hassan, Liyilei Su, Jingyu Li, and Binding Huang
• Abstract要約: 我々は,CT画像における多臓器分割作業のための事前学習拡散モデルを用いたラベル効率の学習手法を提案する。 提案手法は, FLARE 2022データセットの最先端手法と比較して, 競合する多臓器セグメンテーション性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.413416851085592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate segmentation of multiple organs in Computed Tomography (CT) images plays a vital role in computer-aided diagnosis systems. Various supervised-learning approaches have been proposed recently. However, these methods heavily depend on a large amount of high-quality labeled data, which is expensive to obtain in practice. In this study, we present a label-efficient learning approach using a pre-trained diffusion model for multi-organ segmentation tasks in CT images. First, a denoising diffusion model was trained using unlabeled CT data, generating additional two-dimensional (2D) CT images. Then the pre-trained denoising diffusion network was transferred to the downstream multi-organ segmentation task, effectively creating a semi-supervised learning model that requires only a small amount of labeled data. Furthermore, linear classification and fine-tuning decoder strategies were employed to enhance the network's segmentation performance. Our generative model at 256x256 resolution achieves impressive performance in terms of Fr\'echet inception distance, spatial Fr\'echet inception distance, and F1-score, with values of 11.32, 46.93, and 73.1\%, respectively. These results affirm the diffusion model's ability to generate diverse and realistic 2D CT images. Additionally, our method achieves competitive multi-organ segmentation performance compared to state-of-the-art methods on the FLARE 2022 dataset, particularly in limited labeled data scenarios. Remarkably, even with only 1\% and 10\% labeled data, our method achieves Dice similarity coefficients (DSCs) of 71.56\% and 78.51\% after fine-tuning, respectively. The method achieves a DSC score of 51.81\% using just four labeled CT scans. These results demonstrate the efficacy of our approach in overcoming the limitations of supervised learning heavily reliant on large-scale labeled data.
• Abstract（参考訳）: CT画像における複数の臓器の正確なセグメンテーションは,コンピュータ支援診断システムにおいて重要な役割を担っている。 近年,様々な教師付き学習手法が提案されている。 しかし、これらの手法は大量の高品質なラベル付きデータに大きく依存しており、実際に入手するには高価である。 本研究では,ct画像におけるマルチオーガンセグメンテーションタスクのための事前学習拡散モデルを用いたラベル効率のよい学習手法を提案する。 まず,ラベルのないCTデータを用いて2次元(2次元)CT画像を生成するデノナイジング拡散モデルを訓練した。 そして、事前学習した分発拡散ネットワークを下流のマルチオーガンセグメンテーションタスクに転送し、少量のラベル付きデータしか必要としない半教師付き学習モデルを効果的に作成する。 さらに、ネットワークのセグメンテーション性能を高めるために線形分類と微調整デコーダ戦略を採用した。 256x256解像度での生成モデルは、Fr'echet開始距離、空間Fr'echet開始距離、F1スコアにおいて、それぞれ11.32, 46.93, 73.1\%の値で印象的な性能を達成する。 これらの結果は拡散モデルが多様で現実的な2次元ct画像を生成する能力を証明する。 さらに,本手法は,FLARE 2022データセット,特にラベル付きデータシナリオにおいて,最先端の手法と比較して,競合するマルチ組織セグメンテーション性能を実現する。 驚くべきことに, 1\% と 10\% のラベル付きデータであっても, 微調整後の dice 類似度係数 (dscs) はそれぞれ 71.56\% と 78.51\% である。 本手法は, わずか4個のCTスキャンを用いてDSCスコアを51.81\%とする。 これらの結果は,大規模ラベル付きデータに強く依存する教師あり学習の限界を克服する手法の有効性を示す。

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