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。

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