論文の概要: Dcl-Net: Dual Contrastive Learning Network for Semi-Supervised Multi-Organ Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03512v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 07:39:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 15:56:25.436649
• Title: Dcl-Net: Dual Contrastive Learning Network for Semi-Supervised Multi-Organ Segmentation
• Title（参考訳）: Dcl-Net: 半教師付きマルチオーガンセグメンテーションのためのデュアルコントラスト学習ネットワーク
• Authors: Lu Wen, Zhenghao Feng, Yun Hou, Peng Wang, Xi Wu, Jiliu Zhou, Yan Wang
• Abstract要約: 半教師型MOSのための2段階のDual Contrastive Learning Networkを提案する。 ステージ1では、画像間の暗黙的な連続性と類似性を調べるために、類似性に基づくグローバルコントラスト学習を開発する。 ステージ2では,クラス表現をさらに惹きつけるために,臓器を意識した局所的コントラスト学習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.798684146496754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised learning is a sound measure to relieve the strict demand of abundant annotated datasets, especially for challenging multi-organ segmentation . However, most existing SSL methods predict pixels in a single image independently, ignoring the relations among images and categories. In this paper, we propose a two-stage Dual Contrastive Learning Network for semi-supervised MoS, which utilizes global and local contrastive learning to strengthen the relations among images and classes. Concretely, in Stage 1, we develop a similarity-guided global contrastive learning to explore the implicit continuity and similarity among images and learn global context. Then, in Stage 2, we present an organ-aware local contrastive learning to further attract the class representations. To ease the computation burden, we introduce a mask center computation algorithm to compress the category representations for local contrastive learning. Experiments conducted on the public 2017 ACDC dataset and an in-house RC-OARs dataset has demonstrated the superior performance of our method.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は、豊富な注釈付きデータセットの厳密な要求を緩和するための健全な尺度である。 しかし、既存のSSLメソッドの多くは、画像とカテゴリの関係を無視して、1つの画像内のピクセルを独立に予測する。 本稿では,グローバル・ローカル・コントラスト学習を利用して画像とクラス間の関係を強化する,半教師付きMOSのための2段階のデュアルコントラスト学習ネットワークを提案する。 具体的には、第1段階において、画像間の暗黙的な連続性と類似性を探索し、グローバルコンテキストを学ぶために、類似性誘導によるグローバルコントラスト学習を開発する。 そして、第2段階では、オルガンアウェアな局所コントラスト学習を行い、さらにクラス表現を引き付ける。 計算負担を軽減するために,局所的なコントラスト学習のためのカテゴリ表現を圧縮するマスクセンター計算アルゴリズムを導入する。 パブリックな2017 ACDCデータセットと社内RC-OARsデータセットを用いて行った実験は,本手法の優れた性能を示した。

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