論文の概要: Semi- and Weakly-Supervised Learning for Mammogram Mass Segmentation with Limited Annotations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09315v1
- Date: Thu, 14 Mar 2024 12:05:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-15 20:47:15.552992
- Title: Semi- and Weakly-Supervised Learning for Mammogram Mass Segmentation with Limited Annotations
- Title(参考訳): 注釈付きマンモグラムマスセグメンテーションのための半・弱教師付き学習
- Authors: Xinyu Xiong, Churan Wang, Wenxue Li, Guanbin Li,
- Abstract要約: 本稿では,マスセグメンテーションのための半弱教師付き学習フレームワークを提案する。
良好な性能を得るために, 限られた強ラベルのサンプルと十分な弱ラベルのサンプルを用いる。
CBIS-DDSMおよびINbreastデータセットを用いた実験により,本手法の有効性が示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 49.33388736227072
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate identification of breast masses is crucial in diagnosing breast cancer; however, it can be challenging due to their small size and being camouflaged in surrounding normal glands. Worse still, it is also expensive in clinical practice to obtain adequate pixel-wise annotations for training deep neural networks. To overcome these two difficulties with one stone, we propose a semi- and weakly-supervised learning framework for mass segmentation that utilizes limited strongly-labeled samples and sufficient weakly-labeled samples to achieve satisfactory performance. The framework consists of an auxiliary branch to exclude lesion-irrelevant background areas, a segmentation branch for final prediction, and a spatial prompting module to integrate the complementary information of the two branches. We further disentangle encoded obscure features into lesion-related and others to boost performance. Experiments on CBIS-DDSM and INbreast datasets demonstrate the effectiveness of our method.
- Abstract(参考訳): 乳腺の正確な同定は乳癌の診断に重要であるが、そのサイズが小さく、周囲の正常な腺に迷っているため困難である。
さらに悪いことに、ディープニューラルネットワークのトレーニングに適切なピクセル単位のアノテーションを得るためには、臨床実践も高価である。
この2つの難しさを1つの石で克服するために,限定的な強いラベル付きサンプルと十分な弱いラベル付きサンプルを用いて満足な性能を実現する,半弱教師付きマスセグメンテーション学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、病変のない背景領域を除外する補助枝と、最終予測のためのセグメント分岐と、2つのブランチの補完情報を統合するための空間的プロンプトモジュールとから構成される。
さらに,病変関連などの不明瞭な特徴をアンタングルし,パフォーマンスを向上した。
CBIS-DDSMとINbreastデータセットを用いた実験により,本手法の有効性が示された。
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