論文の概要: Multi-rater Prompting for Ambiguous Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07580v2
- Date: Fri, 23 Aug 2024 07:26:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-26 19:37:13.527148
- Title: Multi-rater Prompting for Ambiguous Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: 曖昧な医用画像分割のためのマルチレータプロンプト
- Authors: Jinhong Wang, Yi Cheng, Jintai Chen, Hongxia Xu, Danny Chen, Jian Wu,
- Abstract要約: 医用画像が複数の専門家(レーダ)によって独立して注釈付けされる場合、マルチラターアノテーションは一般的に発生する。
本稿では,これら2つの課題を完全に解決するためのマルチラッタープロンプトベースのアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.452584289825849
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Multi-rater annotations commonly occur when medical images are independently annotated by multiple experts (raters). In this paper, we tackle two challenges arisen in multi-rater annotations for medical image segmentation (called ambiguous medical image segmentation): (1) How to train a deep learning model when a group of raters produces a set of diverse but plausible annotations, and (2) how to fine-tune the model efficiently when computation resources are not available for re-training the entire model on a different dataset domain. We propose a multi-rater prompt-based approach to address these two challenges altogether. Specifically, we introduce a series of rater-aware prompts that can be plugged into the U-Net model for uncertainty estimation to handle multi-annotation cases. During the prompt-based fine-tuning process, only 0.3% of learnable parameters are required to be updated comparing to training the entire model. Further, in order to integrate expert consensus and disagreement, we explore different multi-rater incorporation strategies and design a mix-training strategy for comprehensive insight learning. Extensive experiments verify the effectiveness of our new approach for ambiguous medical image segmentation on two public datasets while alleviating the heavy burden of model re-training.
- Abstract（参考訳）: マルチラターアノテーションは、医療画像が複数の専門家(レーダ)によって独立して注釈付けされるときに一般的に発生する。
本稿では,医療画像セグメンテーションのためのマルチラターアノテーション(曖昧な医用画像セグメンテーション)において生じる2つの課題に対処する:(1)ラガーの集団が多種多様なプラウティブルアノテーションを作成した場合の深層学習モデルの訓練方法、(2)計算資源が異なるデータセット領域でモデル全体を再トレーニングできない場合のモデル修正を効果的に行う方法。
本稿では,これら2つの課題を完全に解決するためのマルチラッタープロンプトベースのアプローチを提案する。
具体的には,複数アノテーションのケースを扱うための不確実性推定のために,U-Netモデルに接続可能なレーダ対応プロンプトをいくつか導入する。
プロンプトベースの微調整プロセスでは、モデル全体のトレーニングと比較すると、学習可能なパラメータのわずか0.3%が更新される必要がある。
さらに、専門家のコンセンサスと意見の不一致を統合するために、様々なマルチレータ構成戦略を探求し、総合的な洞察学習のための混合学習戦略を設計する。
モデル再訓練の重荷を軽減しつつ、2つの公開データセット上でのあいまいな医用画像分割のための新しいアプローチの有効性を検証する。
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