論文の概要: Few-Shot Airway-Tree Modeling using Data-Driven Sparse Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04507v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 13:46:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 13:20:52.766999
• Title: Few-Shot Airway-Tree Modeling using Data-Driven Sparse Priors
• Title（参考訳）: データ駆動スパースプリミティブを用いたFew-Shot Airway-Tree Modeling
• Authors: Ali Keshavarzi, Elsa Angelini,
• Abstract要約: 限られたアノテートデータのみを使用して事前訓練されたモデルを転送するには、少ないショットの学習アプローチが費用対効果がある。 我々は,肺CTスキャンにおいて,気道の効率を高めるために,データ駆動型スペーシフィケーションモジュールを訓練する。 次に、これらのスパース表現を標準教師付きセグメンテーションパイプラインに組み込み、DLモデルの性能を高めるための事前学習ステップとする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The lack of large annotated datasets in medical imaging is an intrinsic burden for supervised Deep Learning (DL) segmentation models. Few-shot learning approaches are cost-effective solutions to transfer pre-trained models using only limited annotated data. However, such methods can be prone to overfitting due to limited data diversity especially when segmenting complex, diverse, and sparse tubular structures like airways. Furthermore, crafting informative image representations has played a crucial role in medical imaging, enabling discriminative enhancement of anatomical details. In this paper, we initially train a data-driven sparsification module to enhance airways efficiently in lung CT scans. We then incorporate these sparse representations in a standard supervised segmentation pipeline as a pretraining step to enhance the performance of the DL models. Results presented on the ATM public challenge cohort show the effectiveness of using sparse priors in pre-training, leading to segmentation Dice score increase by 1% to 10% in full-scale and few-shot learning scenarios, respectively.
• Abstract（参考訳）: 医用画像における大きな注釈付きデータセットの欠如は、教師付きディープラーニング(DL)セグメンテーションモデルにおける本質的な負担である。 限られたアノテートデータのみを使用して事前訓練されたモデルを転送するためのコスト効率のよい手法は、ほとんどない。 しかし、このような手法は、特に複雑で多様で、気道のような細い管状構造を分割する場合に、データの多様性が限られているため、過度に適合する傾向にある。 さらに、情報的画像表現の製作は、医学的イメージングにおいて重要な役割を担い、解剖学的詳細の識別的増強を可能にしている。 本稿ではまず,肺CT検査における気道の効率向上を目的として,データ駆動型スペーシフィケーションモジュールを訓練する。 次に、これらのスパース表現を標準教師付きセグメンテーションパイプラインに組み込み、DLモデルの性能を高めるための事前学習ステップとする。 ATMパブリックチャレンジコホートに提示された結果,事前学習におけるスパース事前使用の有効性が示され,フルスケールおよび数ショットの学習シナリオにおいて,セグメンテーションDiceスコアが1%から10%向上した。

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