論文の概要: An Evidential-enhanced Tri-Branch Consistency Learning Method for Semi-supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07032v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 14:25:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 14:21:12.227912
• Title: An Evidential-enhanced Tri-Branch Consistency Learning Method for Semi-supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 半教師型医用画像セグメンテーションのためのエビデンシャル強化三分岐一貫性学習法
• Authors: Zhenxi Zhang, Heng Zhou, Xiaoran Shi, Ran Ran, Chunna Tian, Feng Zhou,
• Abstract要約: 半教師付き医用画像セグメンテーションのためのEvidential Tri-Branch Consistency Learning framework (ETC-Net)を提案する。 ETC-Netは、明らかな保守枝、明らかな進歩枝、および明らかな融合枝の3つの枝を雇用している。 また,顕在的学習からの不確実性評価を相互監督訓練に統合し,誤った監視信号の負の影響を緩和する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.507454166954139
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised segmentation presents a promising approach for large-scale medical image analysis, effectively reducing annotation burdens while achieving comparable performance. This methodology holds substantial potential for streamlining the segmentation process and enhancing its feasibility within clinical settings for translational investigations. While cross-supervised training, based on distinct co-training sub-networks, has become a prevalent paradigm for this task, addressing critical issues such as predication disagreement and label-noise suppression requires further attention and progress in cross-supervised training. In this paper, we introduce an Evidential Tri-Branch Consistency learning framework (ETC-Net) for semi-supervised medical image segmentation. ETC-Net employs three branches: an evidential conservative branch, an evidential progressive branch, and an evidential fusion branch. The first two branches exhibit complementary characteristics, allowing them to address prediction diversity and enhance training stability. We also integrate uncertainty estimation from the evidential learning into cross-supervised training, mitigating the negative impact of erroneous supervision signals. Additionally, the evidential fusion branch capitalizes on the complementary attributes of the first two branches and leverages an evidence-based Dempster-Shafer fusion strategy, supervised by more reliable and accurate pseudo-labels of unlabeled data. Extensive experiments conducted on LA, Pancreas-CT, and ACDC datasets demonstrate that ETC-Net surpasses other state-of-the-art methods for semi-supervised segmentation. The code will be made available in the near future at https://github.com/Medsemiseg.
• Abstract（参考訳）: 半教師付きセグメンテーションは、大規模医用画像解析において有望なアプローチを示し、同等の性能を達成しつつ、アノテーションの負担を効果的に軽減する。 本手法は, セグメンテーションプロセスの合理化と, 翻訳研究における臨床現場での実施可能性を高める重要な可能性を秘めている。 相互監督型トレーニングは、異なる協調学習サブネットワークに基づいており、このタスクのパラダイムとして広く採用されているが、述語不一致やラベルノイズの抑制といった重要な問題に対処するには、相互監督型トレーニングのさらなる注意と進歩が必要である。 本稿では,半教師付き医用画像セグメンテーションのためのEvidential Tri-Branch Consistency Learning framework (ETC-Net)を提案する。 ETC-Netは、明らかな保守枝、明らかな進歩枝、および明らかな融合枝の3つの枝を雇用している。 最初の2つのブランチは相補的な特性を示しており、予測の多様性に対処し、トレーニングの安定性を高めることができる。 また,顕在的学習からの不確実性評価を相互監督訓練に統合し,誤った監視信号の負の影響を緩和する。 さらに、明快な融合ブランチは、最初の2つのブランチの相補的な特性を活かし、証拠に基づくDempster-Shafer融合戦略を活用し、ラベルなしデータのより信頼性が高く正確な擬似ラベルによって監督される。 LA、Pancreas-CT、ACDCのデータセットで実施された大規模な実験は、ETC-Netが半教師付きセグメンテーションのための他の最先端の手法を上回ることを示した。 コードは近い将来、https://github.com/Medsemiseg.comで公開される。

関連論文リスト

• Enhancing Weakly Supervised 3D Medical Image Segmentation through Probabilistic-aware Learning [52.249748801637196]
  3次元医用画像のセグメンテーションは、疾患の診断と治療計画に重要な意味を持つ課題である。 近年の深層学習の進歩は、完全に教師付き医療画像のセグメンテーションを著しく強化している。 本稿では,3次元医用画像に特化して設計された,確率的適応型弱教師付き学習パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T00:46:53Z)
• Leveraging Unlabeled Data for 3D Medical Image Segmentation through Self-Supervised Contrastive Learning [3.7395287262521717]
  現在の3次元半教師付きセグメンテーション法は、文脈情報の限定的考慮のような重要な課題に直面している。 両者の相違を探索し、活用するために設計された2つの個別のワークを導入し、最終的に誤った予測結果を修正した。 我々は、信頼できない予測と信頼できない予測を区別するために、自己教師付きコントラスト学習パラダイムを採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T14:03:16Z)
• Towards Distribution-Agnostic Generalized Category Discovery [51.52673017664908]
  データ不均衡とオープンエンドの分布は、現実の視覚世界の本質的な特性である。 我々は,BaCon(Self-Balanced Co-Advice contrastive framework)を提案する。 BaConは、対照的な学習ブランチと擬似ラベルブランチで構成され、DA-GCDタスクを解決するためのインタラクティブな監視を提供するために協力して動作する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-02T17:39:58Z)
• Multi-Scale Cross Contrastive Learning for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [14.536384387956527]
  医用画像の構造を分割するマルチスケールクロススーパービジョンコントラスト学習フレームワークを開発した。 提案手法は,頑健な特徴表現を抽出するために,地上構造と横断予測ラベルに基づくマルチスケール特徴と対比する。 Diceでは最先端の半教師あり手法を3.0%以上上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-25T16:55:32Z)
• Cross-supervised Dual Classifiers for Semi-supervised Medical Image Segmentation [10.18427897663732]
  半教師付き医用画像分割は、大規模医用画像解析に有望な解決策を提供する。 本稿では、二重分類器(DC-Net)に基づくクロス教師あり学習フレームワークを提案する。 LAとPancreas-CTデータセットの実験は、DC-Netが半教師付きセグメンテーションの他の最先端手法よりも優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T16:23:39Z)
• Rethinking Semi-Supervised Medical Image Segmentation: A Variance-Reduction Perspective [51.70661197256033]
  医用画像セグメンテーションのための階層化グループ理論を用いた半教師付きコントラスト学習フレームワークARCOを提案する。 まず、分散還元推定の概念を用いてARCOを構築することを提案し、特定の分散還元技術が画素/ボクセルレベルのセグメンテーションタスクにおいて特に有用であることを示す。 5つの2D/3D医療データセットと3つのセマンティックセグメンテーションデータセットのラベル設定が異なる8つのベンチマークで、我々のアプローチを実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T13:50:25Z)
• RCPS: Rectified Contrastive Pseudo Supervision for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [26.933651788004475]
  我々は、RCPS(Rectified Contrastive Pseudo Supervision)という、新しい半教師付きセグメンテーション手法を提案する。 RCPSは、修正された疑似監督とボクセルレベルのコントラスト学習を組み合わせて、半教師付きセグメンテーションの有効性を向上させる。 実験結果から, 半教師付き医用画像分割における最先端手法と比較して, 高いセグメンテーション性能が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-13T12:03:58Z)
• Conservative-Progressive Collaborative Learning for Semi-supervised Semantic Segmentation [50.51992191965432]
  本稿では,2つの予測ネットワークを並列に学習するCPCL(Reserve-Progressive Collaborative Learning)という新しい学習手法を提案する。 あるネットワークは、交差点の監督を通じて共通の基盤を求め、より信頼性の高い監督を保証するために、高品質なラベルによって監督されている。 他のネットワークは組合の監督を通じて違いを保ち、すべての擬似ラベルによって監督され、好奇心を追求し続ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-30T02:47:25Z)
• PCA: Semi-supervised Segmentation with Patch Confidence Adversarial Training [52.895952593202054]
  医用画像セグメンテーションのためのPatch Confidence Adrial Training (PCA) と呼ばれる半教師付き対向法を提案する。 PCAは各パッチの画素構造とコンテキスト情報を学習し、十分な勾配フィードバックを得る。 本手法は, 医用画像のセグメンテーションにおいて, 最先端の半教師付き手法より優れており, その有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-24T07:45:47Z)
• Semi-supervised Left Atrium Segmentation with Mutual Consistency Training [60.59108570938163]
  3次元MR画像からの半教師付き左房分割のための新しいMultual Consistency Network(MC-Net)を提案する。 我々のMC-Netは1つのエンコーダと2つのわずかに異なるデコーダから構成されており、2つのデコーダの予測誤差は教師なしの損失として変換される。 我々は,公開左心房(la)データベース上でmc-netを評価し,ラベルなしデータを効果的に活用することで印象的な性能向上を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T09:34:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。