論文の概要: Adaptive Affinity-Based Generalization For MRI Imaging Segmentation Across Resource-Limited Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02738v1
• Date: Wed, 3 Apr 2024 13:35:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 17:11:28.124156
• Title: Adaptive Affinity-Based Generalization For MRI Imaging Segmentation Across Resource-Limited Settings
• Title（参考訳）: 資源制限設定におけるMRI画像分割のための適応親和性に基づく一般化
• Authors: Eddardaa B. Loussaief, Mohammed Ayad, Domenc Puig, Hatem A. Rashwan,
• Abstract要約: 本稿では,適応親和性に基づく蒸留とカーネルベースの蒸留をシームレスに組み合わせた,新しい関係に基づく知識フレームワークを提案する。 革新的アプローチを検証するために,我々は公開されている複数ソースのMRIデータについて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5703963908242198
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The joint utilization of diverse data sources for medical imaging segmentation has emerged as a crucial area of research, aiming to address challenges such as data heterogeneity, domain shift, and data quality discrepancies. Integrating information from multiple data domains has shown promise in improving model generalizability and adaptability. However, this approach often demands substantial computational resources, hindering its practicality. In response, knowledge distillation (KD) has garnered attention as a solution. KD involves training light-weight models to emulate the behavior of more resource-intensive models, thereby mitigating the computational burden while maintaining performance. This paper addresses the pressing need to develop a lightweight and generalizable model for medical imaging segmentation that can effectively handle data integration challenges. Our proposed approach introduces a novel relation-based knowledge framework by seamlessly combining adaptive affinity-based and kernel-based distillation through a gram matrix that can capture the style representation across features. This methodology empowers the student model to accurately replicate the feature representations of the teacher model, facilitating robust performance even in the face of domain shift and data heterogeneity. To validate our innovative approach, we conducted experiments on publicly available multi-source prostate MRI data. The results demonstrate a significant enhancement in segmentation performance using lightweight networks. Notably, our method achieves this improvement while reducing both inference time and storage usage, rendering it a practical and efficient solution for real-time medical imaging segmentation.
• Abstract（参考訳）: 医用画像セグメンテーションのための多様なデータソースの共同利用は、データ不均一性、ドメインシフト、データ品質の相違といった課題に対処することを目的として、重要な研究領域として浮上している。 複数のデータドメインからの情報を統合することは、モデルの一般化性と適応性を改善することを約束している。 しかし、このアプローチは、しばしばかなりの計算資源を必要とし、その実用性を妨げている。 これに対し、知識蒸留(KD)は解決策として注目されている。 KDは、よりリソース集約的なモデルの振舞いをエミュレートするために軽量モデルを訓練することで、性能を維持しながら計算負担を軽減する。 本稿では、医用画像分割のための軽量で一般化可能なモデルを開発し、データ統合の課題を効果的に処理する必要性に対処する。 提案手法では, 適応親和性に基づく, カーネルベースの蒸留を, 機能間のスタイル表現をキャプチャ可能なグラム行列を通じてシームレスに組み合わせた, 新たな関係ベース知識フレームワークを提案する。 この手法は、教師モデルの特徴表現を正確に再現し、ドメインシフトやデータの異質性に直面しても堅牢なパフォーマンスを促進する。 革新的アプローチを検証するために,我々は公開されている複数ソースのMRIデータについて実験を行った。 その結果,軽量ネットワークを用いたセグメンテーション性能の大幅な向上が示された。 特に,本手法は,推測時間とストレージ使用量の両方を削減し,リアルタイムな医用画像分割のための実用的で効率的な解であることを示す。

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