論文の概要: Self-Supervised Alignment Learning for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15699v1
• Date: Sat, 22 Jun 2024 00:47:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 21:04:37.147147
• Title: Self-Supervised Alignment Learning for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像セグメンテーションのための自己教師付きアライメント学習
• Authors: Haofeng Li, Yiming Ouyang, Xiang Wan,
• Abstract要約: 医用画像セグメンテーションのためのニューラルネットワークを事前学習するための,新たな自己教師付きアライメント学習フレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,新たな局所的なアライメント損失とグローバルな位置損失から構成される。 実験の結果,提案したアライメント学習は,既存のCTおよびMRIデータセットの自己教師付き事前学習手法と競合することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.114595114732644
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, self-supervised learning (SSL) methods have been used in pre-training the segmentation models for 2D and 3D medical images. Most of these methods are based on reconstruction, contrastive learning and consistency regularization. However, the spatial correspondence of 2D slices from a 3D medical image has not been fully exploited. In this paper, we propose a novel self-supervised alignment learning framework to pre-train the neural network for medical image segmentation. The proposed framework consists of a new local alignment loss and a global positional loss. We observe that in the same 3D scan, two close 2D slices usually contain similar anatomic structures. Thus, the local alignment loss is proposed to make the pixel-level features of matched structures close to each other. Experimental results show that the proposed alignment learning is competitive with existing self-supervised pre-training approaches on CT and MRI datasets, under the setting of limited annotations.
• Abstract（参考訳）: 近年,2次元画像と3次元画像のセグメンテーションモデルの事前学習に,自己教師付き学習(SSL)法が用いられている。 これらの手法のほとんどは、再構成、コントラスト学習、一貫性正規化に基づいている。 しかし,3次元医用画像からの2次元スライスの空間的対応は十分に活用されていない。 本稿では,医療画像セグメンテーションのためのニューラルネットワークを事前学習するための,自己教師付きアライメント学習フレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,新たな局所的なアライメント損失とグローバルな位置損失から構成される。 同じ3Dスキャンでは、2つの近接2Dスライスは通常、同様の解剖学的構造を含む。 そこで, 一致した構造の画素レベルの特徴を互いに近接させるために, 局所アライメント損失を提案する。 実験結果から,提案したアライメント学習は,限定アノテーションの設定の下で,既存のCTおよびMRIデータセットに対する自己教師付き事前学習手法と競合することが示された。

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