論文の概要: Label-efficient multi-organ segmentation with a diffusion model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15216v2
• Date: Thu, 20 Mar 2025 02:42:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 19:01:04.450312
• Title: Label-efficient multi-organ segmentation with a diffusion model
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いたラベル効率の多臓器分割
• Authors: Yongzhi Huang, Fengjun Xi, Liyun Tu, Jinxin Zhu, Haseeb Hassan, Liyilei Su, Yun Peng, Jingyu Li, Jun Ma, Bingding Huang,
• Abstract要約: 我々は,CT多臓器分割のための事前学習拡散モデルから知識伝達を用いたラベル効率の高いフレームワークを提案する。 ファインチューニングでは、線形分類と微調整デコーダという2つの微調整戦略を用いてセグメンテーション性能を向上させる。 マルチオーガナイズのための最先端手法と比較して,本手法はFLARE 2022データセット上での競合性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.470918676663405
• License:
• Abstract: Accurate segmentation of multiple organs in Computed Tomography (CT) images plays a vital role in computer-aided diagnosis systems. While various supervised learning approaches have been proposed recently, these methods heavily depend on a large amount of high-quality labeled data, which are expensive to obtain in practice. To address this challenge, we propose a label-efficient framework using knowledge transfer from a pre-trained diffusion model for CT multi-organ segmentation. Specifically, we first pre-train a denoising diffusion model on 207,029 unlabeled 2D CT slices to capture anatomical patterns. Then, the model backbone is transferred to the downstream multi-organ segmentation task, followed by fine-tuning with few labeled data. In fine-tuning, two fine-tuning strategies, linear classification and fine-tuning decoder, are employed to enhance segmentation performance while preserving learned representations. Quantitative results show that the pre-trained diffusion model is capable of generating diverse and realistic 256x256 CT images (Fr\'echet inception distance (FID): 11.32, spatial Fr\'echet inception distance (sFID): 46.93, F1-score: 73.1%). Compared to state-of-the-art methods for multi-organ segmentation, our method achieves competitive performance on the FLARE 2022 dataset, particularly in limited labeled data scenarios. After fine-tuning with 1% and 10% labeled data, our method achieves dice similarity coefficients (DSCs) of 71.56% and 78.51%, respectively. Remarkably, the method achieves a DSC score of 51.81% using only four labeled CT slices. These results demonstrate the efficacy of our approach in overcoming the limitations of supervised learning approaches that is highly dependent 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,様々な教師あり学習手法が提案されているが,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いる。 この課題に対処するために,CT多臓器分割のための事前学習拡散モデルから知識伝達を用いたラベル効率の高いフレームワークを提案する。 具体的には,207,029個の無ラベル2次元CTスライスを用いて,解剖学的パターンを抽出する拡散モデルの事前訓練を行った。 次に、モデルバックボーンを下流のマルチ組織セグメンテーションタスクに転送し、次いでラベル付きデータが少ない微調整を行う。 微調整では、線形分類と微調整デコーダという2つの微調整戦略を用いて、学習された表現を保存しながらセグメンテーション性能を向上させる。 定量的な結果は、事前学習した拡散モデルが256x256CT画像(Fr\echet開始距離(FID):11.32、空間Fr\echet開始距離(SFID):46.93、F1スコア:73.1%)を生成可能であることを示している。 マルチ組織セグメンテーションの最先端手法と比較して,本手法はFLARE 2022データセット上での競合性能,特にラベル付きデータシナリオにおいて達成される。 ラベル付きデータを1%,10%で微調整した後,それぞれ71.56%,78.51%のダイス類似度係数(DSCs)を達成した。 注目すべきは、4つのラベル付きCTスライスのみを用いてDSCスコアの51.81%を達成することである。 これらの結果は,大規模ラベル付きデータに大きく依存する教師あり学習手法の限界を克服する上で,我々のアプローチの有効性を示すものである。

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