論文の概要: Complex Style Image Transformations for Domain Generalization in Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00298v1
• Date: Sat, 1 Jun 2024 04:57:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 07:44:24.596643
• Title: Complex Style Image Transformations for Domain Generalization in Medical Images
• Title（参考訳）: 医用画像における領域一般化のための複雑な画像変換
• Authors: Nikolaos Spanos, Anastasios Arsenos, Paraskevi-Antonia Theofilou, Paraskevi Tzouveli, Athanasios Voulodimos, Stefanos Kollias,
• Abstract要約: ドメインの一般化技術は、単一のデータソースから未知のドメインにアプローチすることを目的としています。 本稿では,スタイル伝達と対角訓練を利用するCompStyleという新しいフレームワークを提案する。 前立腺データに対する意味的セグメンテーションと心臓データに対する汚濁堅牢性の実験結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.635679521775917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The absence of well-structured large datasets in medical computer vision results in decreased performance of automated systems and, especially, of deep learning models. Domain generalization techniques aim to approach unknown domains from a single data source. In this paper we introduce a novel framework, named CompStyle, which leverages style transfer and adversarial training, along with high-level input complexity augmentation to effectively expand the domain space and address unknown distributions. State-of-the-art style transfer methods depend on the existence of subdomains within the source dataset. However, this can lead to an inherent dataset bias in the image creation. Input-level augmentation can provide a solution to this problem by widening the domain space in the source dataset and boost performance on out-of-domain distributions. We provide results from experiments on semantic segmentation on prostate data and corruption robustness on cardiac data which demonstrate the effectiveness of our approach. Our method increases performance in both tasks, without added cost to training time or resources.
• Abstract（参考訳）: 医用コンピュータビジョンに十分に構造化された大規模なデータセットがないと、自動化システムの性能が低下し、特にディープラーニングモデルの性能が低下する。 ドメインの一般化技術は、単一のデータソースから未知のドメインにアプローチすることを目的としています。 本稿では,ドメイン空間を効果的に拡張し,未知の分布に対処するための高レベルな入力複雑性拡張とともに,スタイル伝達と対角トレーニングを活用する,CompStyleという新しいフレームワークを紹介する。 State-of-the-artスタイルの転送方法は、ソースデータセット内のサブドメインの存在に依存します。 しかし、これは画像生成に固有のデータセットバイアスをもたらす可能性がある。 入力レベルの拡張は、ソースデータセット内のドメインスペースを拡大し、ドメイン外の分散のパフォーマンスを向上することで、この問題に対する解決策を提供することができる。 本研究は, 前立腺データに対する意味的セグメンテーションと, 心臓データに対する破壊堅牢性について実験を行い, 本手法の有効性を実証した。 我々の方法は、トレーニング時間やリソースにコストを加えることなく、両方のタスクのパフォーマンスを向上させる。

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