論文の概要: Self-Paced Sample Selection for Barely-Supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05248v1
• Date: Sun, 7 Jul 2024 03:36:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 20:37:03.747598
• Title: Self-Paced Sample Selection for Barely-Supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 静注医療画像分割のための自己ペーストサンプル選択法
• Authors: Junming Su, Zhiqiang Shen, Peng Cao, Jinzhu Yang, Osmar R. Zaiane,
• Abstract要約: 画像登録によって生成された擬似ラベルには大きなノイズが伴う。 医用画像セグメンテーションのためのセルフペーストサンプル選択フレームワーク(SPSS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.69909762038458
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The existing barely-supervised medical image segmentation (BSS) methods, adopting a registration-segmentation paradigm, aim to learn from data with very few annotations to mitigate the extreme label scarcity problem. However, this paradigm poses a challenge: pseudo-labels generated by image registration come with significant noise. To address this issue, we propose a self-paced sample selection framework (SPSS) for BSS. Specifically, SPSS comprises two main components: 1) self-paced uncertainty sample selection (SU) for explicitly improving the quality of pseudo labels in the image space, and 2) self-paced bidirectional feature contrastive learning (SC) for implicitly improving the quality of pseudo labels through enhancing the separability between class semantics in the feature space. Both SU and SC are trained collaboratively in a self-paced learning manner, ensuring that SPSS can learn from high-quality pseudo labels for BSS. Extensive experiments on two public medical image segmentation datasets demonstrate the effectiveness and superiority of SPSS over the state-of-the-art. Our code is release at https://github.com/SuuuJM/SPSS.
• Abstract（参考訳）: 既存のほとんど管理されていない医用画像分割法(BSS)は,極度のラベル不足を軽減すべく,ごくわずかなアノテーションでデータから学習することを目的としている。 しかし、このパラダイムは、画像登録によって生成された擬似ラベルには大きなノイズが伴う。 この問題に対処するために,BSSのためのセルフペーストサンプル選択フレームワーク(SPSS)を提案する。 具体的には、SPSSは2つの主要コンポーネントから構成される。 1)画像空間における擬似ラベルの品質を明確に向上させる自傷不確かさサンプル選択(SU) 2) 特徴空間におけるクラスセマンティクスの分離性を高めることにより, 擬似ラベルの品質を暗黙的に向上させる, 自己ペース型双方向特徴比較学習 (SC) について検討した。 SU と SC の双方は、自己評価学習方式で協調的に訓練されており、SPSS が BSS の高品質な擬似ラベルから学べるようにしている。 2つの公開医用画像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、SPSSが最先端技術よりも有効であることと優位性を示している。 私たちのコードはhttps://github.com/SuuuJM/SPSS.comでリリースされています。

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