論文の概要: PCLMix: Weakly Supervised Medical Image Segmentation via Pixel-Level Contrastive Learning and Dynamic Mix Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06288v1
• Date: Fri, 10 May 2024 07:38:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 16:27:43.212832
• Title: PCLMix: Weakly Supervised Medical Image Segmentation via Pixel-Level Contrastive Learning and Dynamic Mix Augmentation
• Title（参考訳）: PCLMix:Pixel-Level Contrastive LearningとDynamic Mix Augmentationによる医用画像分割の監視
• Authors: Yu Lei, Haolun Luo, Lituan Wang, Zhenwei Zhang, Lei Zhang,
• Abstract要約: そこで本研究では,PCLMixという医用画像分割フレームワークを提案する。 PCLMixはヘテロジニアスなデュアルデコーダのバックボーン上に構築されており、構造的事前の欠如に対処している。 ACDCデータセットの実験では、PCLMixが局所的な監視信号をグローバルな規模に適切に伝播することを実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.790026148340637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In weakly supervised medical image segmentation, the absence of structural priors and the discreteness of class feature distribution present a challenge, i.e., how to accurately propagate supervision signals from local to global regions without excessively spreading them to other irrelevant regions? To address this, we propose a novel weakly supervised medical image segmentation framework named PCLMix, comprising dynamic mix augmentation, pixel-level contrastive learning, and consistency regularization strategies. Specifically, PCLMix is built upon a heterogeneous dual-decoder backbone, addressing the absence of structural priors through a strategy of dynamic mix augmentation during training. To handle the discrete distribution of class features, PCLMix incorporates pixel-level contrastive learning based on prediction uncertainty, effectively enhancing the model's ability to differentiate inter-class pixel differences and intra-class consistency. Furthermore, to reinforce segmentation consistency and robustness, PCLMix employs an auxiliary decoder for dual consistency regularization. In the inference phase, the auxiliary decoder will be dropped and no computation complexity is increased. Extensive experiments on the ACDC dataset demonstrate that PCLMix appropriately propagates local supervision signals to the global scale, further narrowing the gap between weakly supervised and fully supervised segmentation methods. Our code is available at https://github.com/Torpedo2648/PCLMix.
• Abstract（参考訳）: 弱監督型医用画像分割では、構造的事前の欠如、階級的特徴分布の離散性が課題となる。 そこで本研究では,動的混合強化,画素レベルのコントラスト学習,整合性正規化戦略を含む医用画像分割フレームワークPCLMixを提案する。 具体的には、PCLMixは不均一なデュアルデコーダのバックボーン上に構築されており、トレーニング中に動的混合強化の戦略を通じて構造的事前の欠如に対処する。 クラス特徴の離散分布に対処するため、PCLMixは予測不確実性に基づく画素レベルのコントラスト学習を導入し、クラス間の差分とクラス間の一貫性を識別するモデルの能力を効果的に強化する。 さらに、セグメント化一貫性とロバスト性を強化するために、PCLMixは二重整合正則化のための補助デコーダを採用している。 推論フェーズでは、補助デコーダを落とし、計算複雑性が増大しない。 ACDCデータセットの大規模な実験により、PCLMixは局所的な監視信号をグローバルスケールに適切に伝播し、弱教師付きセグメンテーションと完全教師付きセグメンテーションのギャップをさらに狭めることが示されている。 私たちのコードはhttps://github.com/Torpedo2648/PCLMix.comで公開されています。

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