論文の概要: Rethinking Barely-Supervised Segmentation from an Unsupervised Domain Adaptation Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09777v1
- Date: Thu, 16 May 2024 02:46:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 15:30:35.800320
- Title: Rethinking Barely-Supervised Segmentation from an Unsupervised Domain Adaptation Perspective
- Title（参考訳）: 教師なしドメイン適応の観点からの最上級セグメンテーションの再考
- Authors: Zhiqiang Shen, Peng Cao, Junming Su, Jinzhu Yang, Osmar R. Zaiane,
- Abstract要約: 本稿では,BSS (Not-supervised Medical Image segmentation) の課題について検討する。
トレーニングデータセットは、単一のスライスアノテーションと多数の未ラベル画像のみを含むラベル付きデータからなる。
画像登録に頼らずにラベル付きセットとして1つの注釈付きスライスのみを用いてモデルを訓練する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.69909762038458
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper investigates an extremely challenging problem, barely-supervised medical image segmentation (BSS), where the training dataset comprises limited labeled data with only single-slice annotations and numerous unlabeled images. Currently, state-of-the-art (SOTA) BSS methods utilize a registration-based paradigm, depending on image registration to propagate single-slice annotations into volumetric pseudo labels for constructing a complete labeled set. However, this paradigm has a critical limitation: the pseudo labels generated by image registration are unreliable and noisy. Motivated by this, we propose a new perspective: training a model using only single-annotated slices as the labeled set without relying on image registration. To this end, we formulate BSS as an unsupervised domain adaptation (UDA) problem. Specifically, we first design a novel noise-free labeled data construction algorithm (NFC) for slice-to-volume labeled data synthesis, which may result in a side effect: domain shifts between the synthesized images and the original images. Then, a frequency and spatial mix-up strategy (FSX) is further introduced to mitigate the domain shifts for UDA. Extensive experiments demonstrate that our method provides a promising alternative for BSS. Remarkably, the proposed method with only one labeled slice achieves an 80.77% dice score on left atrial segmentation, outperforming the SOTA by 61.28%. The code will be released upon the publication of this paper.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,単一スライスアノテーションと多数の未ラベル画像のみを含むラベル付きデータからなるトレーニングデータセットを,ほとんど管理されていない医用画像セグメンテーション(BSS)という,極めて困難な問題について検討する。
現在、SOTA (State-of-the-art) BSS法は、画像登録に依存して、完全なラベル付き集合を構築するために、単一スライスアノテーションをボリューム擬似ラベルに伝達するために、登録に基づくパラダイムを使用している。
しかし、このパラダイムには限界があり、画像登録によって生成された擬似ラベルは信頼性が低くうるさい。
そこで我々は,画像登録に頼ることなく,ラベル付きセットとして単一注釈スライスのみを用いてモデルを訓練する,という新しい視点を提案する。
この目的のために、BSSを教師なし領域適応(UDA)問題として定式化する。
具体的には、まず、スライス・ツー・ボリュームラベル付きデータ合成のための新しいノイズフリーラベル付きデータ構築アルゴリズム(NFC)を設計する。
次に、UDAの領域シフトを軽減するために、周波数と空間の混合戦略(FSX)をさらに導入する。
大規模な実験により,本手法はBSSに有望な代替手段を提供することが示された。
特筆すべきは, 1つのラベル付きスライスのみを用いて左房セグメンテーションにおいて80.77%のダイススコアを達成し, SOTAを61.28%上回ったことである。
コードはこの記事の発行時に公開される。
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