論文の概要: Adaptive Bidirectional Displacement for Semi-Supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00378v1
• Date: Wed, 1 May 2024 08:17:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 16:17:22.297376
• Title: Adaptive Bidirectional Displacement for Semi-Supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 半監督型医用画像分割のための適応的双方向置換法
• Authors: Hanyang Chi, Jian Pang, Bingfeng Zhang, Weifeng Liu,
• Abstract要約: 整合性学習は、半教師付き医療画像セグメンテーションにおいて、ラベルのないデータに取り組むための中心的な戦略である。 本稿では,上記の課題を解決するための適応的双方向変位法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.195959019678314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Consistency learning is a central strategy to tackle unlabeled data in semi-supervised medical image segmentation (SSMIS), which enforces the model to produce consistent predictions under the perturbation. However, most current approaches solely focus on utilizing a specific single perturbation, which can only cope with limited cases, while employing multiple perturbations simultaneously is hard to guarantee the quality of consistency learning. In this paper, we propose an Adaptive Bidirectional Displacement (ABD) approach to solve the above challenge. Specifically, we first design a bidirectional patch displacement based on reliable prediction confidence for unlabeled data to generate new samples, which can effectively suppress uncontrollable regions and still retain the influence of input perturbations. Meanwhile, to enforce the model to learn the potentially uncontrollable content, a bidirectional displacement operation with inverse confidence is proposed for the labeled images, which generates samples with more unreliable information to facilitate model learning. Extensive experiments show that ABD achieves new state-of-the-art performances for SSMIS, significantly improving different baselines. Source code is available at https://github.com/chy-upc/ABD.
• Abstract（参考訳）: 一貫性学習は、半教師付き医療画像セグメンテーション(SSMIS)におけるラベルなしデータに対処する中心的な戦略であり、摂動下で一貫した予測をモデルに強制する。 しかし、現在のほとんどのアプローチは、限られたケースにしか対応できない特定の単一摂動の利用にのみ焦点をあてているが、同時に複数の摂動を採用することは、一貫性学習の品質を保証するのは難しい。 本稿では,この課題を解決するための適応的双方向変位(ABD)手法を提案する。 具体的には、まず、ラベルのないデータに対する信頼性の高い予測信頼度に基づいて双方向のパッチ変位を設計し、新しいサンプルを生成し、制御不能な領域を効果的に抑制し、入力摂動の影響を継続する。 一方、ラベル付き画像に対して、潜在的に制御不能な内容の学習を強制するために、より信頼できない情報を持つサンプルを生成し、モデル学習を容易にする双方向変位操作を提案する。 大規模な実験により、ABDはSSMISの新たな最先端性能を実現し、異なるベースラインを著しく改善した。 ソースコードはhttps://github.com/chy-upc/ABD.comで入手できる。

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