論文の概要: The Devil is in the Statistics: Mitigating and Exploiting Statistics Difference for Generalizable Semi-supervised Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11356v1
- Date: Tue, 16 Jul 2024 03:41:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-17 18:42:16.733893
- Title: The Devil is in the Statistics: Mitigating and Exploiting Statistics Difference for Generalizable Semi-supervised Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: The Devil is in the Statistics: Mitigating and Exploiting Statistics difference for generalizable Semi-supervised Medical Image Segmentation
- Authors: Muyang Qiu, Jian Zhang, Lei Qi, Qian Yu, Yinghuan Shi, Yang Gao,
- Abstract要約: この課題に対処するために、半教師付きドメインの一般化が提案されている。
医療機関間のドメインシフトが、異なる特徴統計を引き起こすことを観察する。
この現象は、目に見えない領域の一般化を促進するために利用することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.45117307751509
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Despite the recent success of domain generalization in medical image segmentation, voxel-wise annotation for all source domains remains a huge burden. Semi-supervised domain generalization has been proposed very recently to combat this challenge by leveraging limited labeled data along with abundant unlabeled data collected from multiple medical institutions, depending on precisely harnessing unlabeled data while improving generalization simultaneously. In this work, we observe that domain shifts between medical institutions cause disparate feature statistics, which significantly deteriorates pseudo-label quality due to an unexpected normalization process. Nevertheless, this phenomenon could be exploited to facilitate unseen domain generalization. Therefore, we propose 1) multiple statistics-individual branches to mitigate the impact of domain shifts for reliable pseudo-labels and 2) one statistics-aggregated branch for domain-invariant feature learning. Furthermore, to simulate unseen domains with statistics difference, we approach this from two aspects, i.e., a perturbation with histogram matching at image level and a random batch normalization selection strategy at feature level, producing diverse statistics to expand the training distribution. Evaluation results on three medical image datasets demonstrate the effectiveness of our method compared with recent SOTA methods. The code is available at https://github.com/qiumuyang/SIAB.
- Abstract（参考訳）: 医用画像セグメンテーションにおける領域一般化の成功にもかかわらず、すべてのソースドメインに対するvoxel-wiseアノテーションは依然として大きな負担である。
半教師付き領域の一般化は、複数の医療機関から収集された豊富なラベルなしデータとともに、同時にラベルなしデータを正確に活用し、同時に一般化を改善しながら、制限付きラベル付きデータを活用することで、この課題に対処するために提案されている。
本研究では,医療機関間のドメインシフトが異質な特徴統計を引き起こし,予期せぬ正規化プロセスにより擬似ラベルの品質が著しく低下するのを観察する。
それでもこの現象は、目に見えない領域の一般化を促進するために利用することができる。
そこで,我々は提案する。
1)信頼できる擬似ラベルに対する領域シフトの影響を緩和する複数の統計・個人分枝
2) ドメイン不変な特徴学習のための統計集約ブランチ。
さらに,画像レベルでのヒストグラムマッチングによる摂動と特徴レベルでのランダムなバッチ正規化選択戦略という2つの側面から,統計的差異のある未確認領域をシミュレートする。
3つの医用画像データセットの評価結果から,最近のSOTA法と比較して,本手法の有効性が示された。
コードはhttps://github.com/qiumuyang/SIABで公開されている。
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