Fugu-MT 論文翻訳(概要): DuEDL: Dual-Branch Evidential Deep Learning for Scribble-Supervised Medical Image Segmentation

論文の概要: DuEDL: Dual-Branch Evidential Deep Learning for Scribble-Supervised Medical Image Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14444v1
Date: Thu, 23 May 2024 11:23:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-24 15:34:33.747420
Title: DuEDL: Dual-Branch Evidential Deep Learning for Scribble-Supervised Medical Image Segmentation
Title（参考訳）: DuEDL:スクリブル・スーパービジョン・メディカルイメージ・セグメンテーションのためのデュアルブランチ・エビデンシャル・ディープラーニング
Authors: Yitong Yang, Xinli Xu, Haigen Hu, Haixia Long, Qianwei Zhou, Qiu Guan,
Abstract要約: 我々はDuEDL(Dual-Branch Evi-dential Deep Learning)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。提案手法は, 精度を犠牲にすることなく, モデルの信頼性と一般化能力を大幅に向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.708515419272247
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Despite the recent progress in medical image segmentation with scribble-based annotations, the segmentation results of most models are still not ro-bust and generalizable enough in open environments. Evidential deep learn-ing (EDL) has recently been proposed as a promising solution to model predictive uncertainty and improve the reliability of medical image segmen-tation. However directly applying EDL to scribble-supervised medical im-age segmentation faces a tradeoff between accuracy and reliability. To ad-dress the challenge, we propose a novel framework called Dual-Branch Evi-dential Deep Learning (DuEDL). Firstly, the decoder of the segmentation network is changed to two different branches, and the evidence of the two branches is fused to generate high-quality pseudo-labels. Then the frame-work applies partial evidence loss and two-branch consistent loss for joint training of the model to adapt to the scribble supervision learning. The pro-posed method was tested on two cardiac datasets: ACDC and MSCMRseg. The results show that our method significantly enhances the reliability and generalization ability of the model without sacrificing accuracy, outper-forming state-of-the-art baselines. The code is available at https://github.com/Gardnery/DuEDL.
Abstract（参考訳）: 近年,スクリブルアノテーションによる医用画像のセグメンテーションが進展しているにもかかわらず,ほとんどのモデルではセグメンテーションの結果はロバストではなく,オープン環境では十分に一般化可能である。 Evidential Deep Learning-ing (EDL) は、予測の不確実性をモデル化し、医用画像のセグメンテーションの信頼性を向上させるための有望な解決策として最近提案されている。しかし, EDL をスクリブル管理型医療インエイジセグメンテーションに直接適用することは, 精度と信頼性のトレードオフに直面している。そこで我々はDuEDL(Dual-Branch Evi-dential Deep Learning)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。まず、セグメンテーションネットワークのデコーダを2つの異なるブランチに変更し、2つのブランチの証拠を融合させて高品質な擬似ラベルを生成する。フレームワークは、スクリブル監視学習に適応するために、モデルのジョイントトレーニングに部分的エビデンス損失と2枝一貫した損失を適用します。提案法はACDCとMSCMRsegの2つの心的データセットを用いて検討した。その結果,提案手法は精度を犠牲にすることなくモデルの信頼性と一般化能力を大幅に向上させることを示した。コードはhttps://github.com/Gardnery/DuEDL.comで公開されている。

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