Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dense Self-Supervised Learning for Medical Image Segmentation

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20395v1
Date: Mon, 29 Jul 2024 19:42:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-31 18:58:28.591851
Title: Dense Self-Supervised 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Dense Self-Supervised Learning
Authors: Maxime Seince, Loic Le Folgoc, Luiz Augusto Facury de Souza, Elsa Angelini,
Abstract要約: 本稿では,少数ショットセグメンテーションのための自己教師付き学習(SSL)アプローチであるPix2Repを提案する。ラベルのない画像から直接、強力なピクセルレベルの表現を学習することで、手動によるアノテーションの負担を軽減する。その結果、既存の半教師付きアプローチや自己教師型アプローチと比較して性能が向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep learning has revolutionized medical image segmentation, but it relies heavily on high-quality annotations. The time, cost and expertise required to label images at the pixel-level for each new task has slowed down widespread adoption of the paradigm. We propose Pix2Rep, a self-supervised learning (SSL) approach for few-shot segmentation, that reduces the manual annotation burden by learning powerful pixel-level representations directly from unlabeled images. Pix2Rep is a novel pixel-level loss and pre-training paradigm for contrastive SSL on whole images. It is applied to generic encoder-decoder deep learning backbones (e.g., U-Net). Whereas most SSL methods enforce invariance of the learned image-level representations under intensity and spatial image augmentations, Pix2Rep enforces equivariance of the pixel-level representations. We demonstrate the framework on a task of cardiac MRI segmentation. Results show improved performance compared to existing semi- and self-supervised approaches; and a 5-fold reduction in the annotation burden for equivalent performance versus a fully supervised U-Net baseline. This includes a 30% (resp. 31%) DICE improvement for one-shot segmentation under linear-probing (resp. fine-tuning). Finally, we also integrate the novel Pix2Rep concept with the Barlow Twins non-contrastive SSL, which leads to even better segmentation performance.
Abstract（参考訳）: 深層学習は医用画像セグメンテーションに革命をもたらしたが、高品質なアノテーションに大きく依存している。新しいタスクごとにピクセルレベルの画像にラベルをつけるのに必要な時間、コスト、専門知識は、このパラダイムの普及を遅らせている。本手法では,ラベルのない画像から直接,強力なピクセルレベルの表現を学習することで,手動によるアノテーションの負担を軽減することができる。 Pix2Repは、画像全体の対照的なSSLのための新しいピクセルレベルの損失および事前トレーニングパラダイムである。これは、一般的なエンコーダ/デコーダのディープラーニングバックボーン(例:U-Net)に適用される。ほとんどのSSL法は、強度と空間像の増大の下で学習された画像レベルの表現の不変性を強制するが、Pix2Repはピクセルレベルの表現の等価性を強制する。心臓MRIのセグメンテーションの課題について,その枠組みを実証する。その結果、既存の半教師付きアプローチや自己教師付きアプローチと比較して性能が向上し、完全な教師付きU-Netベースラインに比べて、等価性能のアノテーション負担が5倍削減された。これには、リニアプロービング(resp. fine-tuning)の下でのワンショットセグメンテーションに対する30%(resp. 31%)のDICE改善が含まれている。最後に、新しいPix2RepコンセプトをBarlow Twins非競合SSLと統合することで、セグメンテーションのパフォーマンスがさらに向上する。

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