Fugu-MT 論文翻訳(概要): Self Pre-training with Topology- and Spatiality-aware Masked Autoencoders for 3D Medical Image Segmentation

論文の概要: Self Pre-training with Topology- and Spatiality-aware Masked Autoencoders for 3D Medical Image Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10519v1
Date: Sat, 15 Jun 2024 06:15:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-19 00:02:58.976550
Title: Self Pre-training with Topology- and Spatiality-aware Masked Autoencoders for 3D Medical Image Segmentation
Title（参考訳）: 3次元医用画像セグメンテーションのためのトポロジーと空間性を考慮したマスケードオートエンコーダによる自己事前学習
Authors: Pengfei Gu, Yejia Zhang, Huimin Li, Hongxiao Wang, Yizhe Zhang, Chaoli Wang, Danny Z. Chen,
Abstract要約: Masked Autoencoders (MAEs) は、自然および医学的な画像解析問題に対する事前訓練型ビジョントランスフォーマー (ViTs) に有効であることが示されている。既存のMAE事前学習手法は、ViTアーキテクチャで特別に開発されたが、幾何学的形状や空間情報をキャプチャする能力は欠けていた。本稿では,3次元医用画像セグメンテーションのための自己事前トレーニング(すなわち,同じターゲットデータセット上で事前トレーニングされたモデル)のための既知のMAEの新たな拡張を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.556735841557597
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Masked Autoencoders (MAEs) have been shown to be effective in pre-training Vision Transformers (ViTs) for natural and medical image analysis problems. By reconstructing missing pixel/voxel information in visible patches, a ViT encoder can aggregate contextual information for downstream tasks. But, existing MAE pre-training methods, which were specifically developed with the ViT architecture, lack the ability to capture geometric shape and spatial information, which is critical for medical image segmentation tasks. In this paper, we propose a novel extension of known MAEs for self pre-training (i.e., models pre-trained on the same target dataset) for 3D medical image segmentation. (1) We propose a new topological loss to preserve geometric shape information by computing topological signatures of both the input and reconstructed volumes, learning geometric shape information. (2) We introduce a pre-text task that predicts the positions of the centers and eight corners of 3D crops, enabling the MAE to aggregate spatial information. (3) We extend the MAE pre-training strategy to a hybrid state-of-the-art (SOTA) medical image segmentation architecture and co-pretrain it alongside the ViT. (4) We develop a fine-tuned model for downstream segmentation tasks by complementing the pre-trained ViT encoder with our pre-trained SOTA model. Extensive experiments on five public 3D segmentation datasets show the effectiveness of our new approach.
Abstract（参考訳）: Masked Autoencoders (MAEs) は、自然および医学的な画像解析問題に対する事前訓練型ビジョントランスフォーマー (ViTs) に有効であることが示されている。見えないピクセル/ボクセル情報を可視パッチで再構築することにより、ViTエンコーダは下流タスクのコンテキスト情報を集約することができる。しかし、ViTアーキテクチャで特別に開発された既存のMAE事前学習手法では、医用画像分割作業において重要な幾何学的形状や空間情報をキャプチャする能力が欠如している。本稿では、3次元医用画像セグメンテーションのための自己事前トレーニング(すなわち、同じターゲットデータセット上で事前トレーニングされたモデル)のための既知のMAEの新たな拡張を提案する。 1) 入力および再構成ボリュームのトポロジ的シグネチャを計算し, 幾何学的形状情報を学習することで, 幾何学的形状情報を保存する新しいトポロジ的損失を提案する。 2)3次元作物の中心と8つの角の位置を予測し,空間情報を収集するプリテキストタスクを導入する。 (3) 医用画像分割アーキテクチャ(SOTA)にMAE事前訓練戦略を拡張し,ViTと併用して事前訓練を行う。 (4) 学習済みのVTエンコーダと学習済みのSOTAモデルを補完することにより,下流のセグメンテーションタスクの微調整モデルを開発する。 5つのパブリックな3次元セグメンテーションデータセットに対する大規模な実験は、我々の新しいアプローチの有効性を示している。

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