論文の概要: Unveiling Incomplete Modality Brain Tumor Segmentation: Leveraging Masked Predicted Auto-Encoder and Divergence Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08634v1
- Date: Wed, 12 Jun 2024 20:35:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 22:07:36.916490
- Title: Unveiling Incomplete Modality Brain Tumor Segmentation: Leveraging Masked Predicted Auto-Encoder and Divergence Learning
- Title（参考訳）: 不完全不完全脳腫瘍切片の発見--自動エンコーダとダイバージェンス学習を応用して
- Authors: Zhongao Sun, Jiameng Li, Yuhan Wang, Jiarong Cheng, Qing Zhou, Chun Li,
- Abstract要約: 脳腫瘍のセグメンテーションは、特にマルチモーダルMRI(Multi-modal magnetic resonance imaging)における重要な課題である。
本稿では,不完全なモダリティデータから頑健な特徴学習を可能にする,マスク付き予測事前学習方式を提案する。
微調整段階において、我々は知識蒸留技術を用いて、完全なモダリティデータと欠落したモダリティデータの間に特徴を整列させ、同時にモデルロバスト性を向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.44069573245889
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Brain tumor segmentation remains a significant challenge, particularly in the context of multi-modal magnetic resonance imaging (MRI) where missing modality images are common in clinical settings, leading to reduced segmentation accuracy. To address this issue, we propose a novel strategy, which is called masked predicted pre-training, enabling robust feature learning from incomplete modality data. Additionally, in the fine-tuning phase, we utilize a knowledge distillation technique to align features between complete and missing modality data, simultaneously enhancing model robustness. Notably, we leverage the Holder pseudo-divergence instead of the KLD for distillation loss, offering improve mathematical interpretability and properties. Extensive experiments on the BRATS2018 and BRATS2020 datasets demonstrate significant performance enhancements compared to existing state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 脳腫瘍のセグメンテーションは、特にマルチモーダルMRI(multi-modal magnetic resonance imaging)の文脈では、臨床環境ではモダリティ画像の欠如が一般的であり、セグメンテーションの精度が低下する。
この問題に対処するために,未完成なモダリティデータから頑健な特徴学習を可能にする,マスク付き予測事前学習と呼ばれる新しい戦略を提案する。
さらに、微調整段階では、知識蒸留技術を用いて、完全なモダリティデータと欠落したモダリティデータの間に特徴を整列させ、同時にモデルロバスト性を向上する。
特に,KLDの代わりにホルダーの擬似発散を利用して蒸留損失を減らし,数学的解釈性と特性を向上させる。
BRATS2018とBRATS2020データセットの大規模な実験は、既存の最先端手法と比較して、大幅なパフォーマンス向上を示している。
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