論文の概要: SAM-Driven Weakly Supervised Nodule Segmentation with Uncertainty-Aware Cross Teaching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13553v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 14:27:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 15:00:55.963002
• Title: SAM-Driven Weakly Supervised Nodule Segmentation with Uncertainty-Aware Cross Teaching
• Title（参考訳）: 不確かさを意識したクロストレーニングによるSAM-Driven Weakly Supervised Nodule Segmentation
• Authors: Xingyue Zhao, Peiqi Li, Xiangde Luo, Meng Yang, Shi Chang, Zhongyu Li,
• Abstract要約: 自動結節分割は超音波画像におけるコンピュータ支援診断に不可欠である。 近年、SAMのようなセグメンテーション基礎モデルは、自然画像に顕著な一般化性を示している。 本研究では, セグメンテーション基盤モデルを利用して擬似ラベルを生成する, 弱教師付きフレームワークを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.5553526185399
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated nodule segmentation is essential for computer-assisted diagnosis in ultrasound images. Nevertheless, most existing methods depend on precise pixel-level annotations by medical professionals, a process that is both costly and labor-intensive. Recently, segmentation foundation models like SAM have shown impressive generalizability on natural images, suggesting their potential as pseudo-labelers. However, accurate prompts remain crucial for their success in medical images. In this work, we devise a novel weakly supervised framework that effectively utilizes the segmentation foundation model to generate pseudo-labels from aspect ration annotations for automatic nodule segmentation. Specifically, we develop three types of bounding box prompts based on scalable shape priors, followed by an adaptive pseudo-label selection module to fully exploit the prediction capabilities of the foundation model for nodules. We also present a SAM-driven uncertainty-aware cross-teaching strategy. This approach integrates SAM-based uncertainty estimation and label-space perturbations into cross-teaching to mitigate the impact of pseudo-label inaccuracies on model training. Extensive experiments on two clinically collected ultrasound datasets demonstrate the superior performance of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 自動結節分割は超音波画像におけるコンピュータ支援診断に不可欠である。 それにもかかわらず、既存のほとんどの方法は医療専門家による正確なピクセルレベルのアノテーションに依存しており、これはコストが高く、労働集約的なプロセスである。 近年、SAMのようなセグメンテーション基礎モデルは自然画像に顕著な一般化性を示し、擬似ラベルとしての可能性を示している。 しかし、医療画像において、正確なプロンプトは依然として不可欠である。 本研究では, 自動結節分割のためのアスペクトレーションアノテーションから擬似ラベルを生成するために, セグメンテーション基盤モデルを効果的に活用する, 弱教師付きフレームワークを考案する。 具体的には,3種類の有界箱プロンプトを開発し,次に適応的な擬似ラベル選択モジュールを用いてノジュールの基本モデルの予測能力をフル活用する。 また,SAM駆動型不確実性認識型クロスティーチング戦略を提案する。 この手法はSAMに基づく不確実性推定とラベル空間の摂動を相互学習に統合し、擬似ラベル不正確さがモデルトレーニングに与える影響を軽減する。 臨床的に収集した2つの超音波データセットに対する大規模な実験により,提案手法の優れた性能が示された。

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