論文の概要: GuidedNet: Semi-Supervised Multi-Organ Segmentation via Labeled Data Guide Unlabeled Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.04914v2
• Date: Mon, 2 Sep 2024 08:45:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-04 16:51:50.593904
• Title: GuidedNet: Semi-Supervised Multi-Organ Segmentation via Labeled Data Guide Unlabeled Data
• Title（参考訳）: GuidedNet: ラベル付きデータガイドによる半スーパービジョンのマルチオーガンセグメンテーション
• Authors: Haochen Zhao, Hui Meng, Deqian Yang, Xiaozheng Xie, Xiaoze Wu, Qingfeng Li, Jianwei Niu,
• Abstract要約: 半監督型多臓器画像分割は、医師が疾患の診断と治療計画を改善するのに役立つ。 キーとなる概念は、ラベル付きデータとラベルなしデータからのボクセル機能は、同じクラスに属する可能性が高い機能空間で互いに近接しているということである。 我々は、ラベル付きデータから得られた事前知識を活用してラベルなしデータのトレーニングをガイドする知識伝達クロス擬似ラベルスーパービジョン(KT-CPS)戦略を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.775846640214768
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised multi-organ medical image segmentation aids physicians in improving disease diagnosis and treatment planning and reduces the time and effort required for organ annotation.Existing state-of-the-art methods train the labeled data with ground truths and train the unlabeled data with pseudo-labels. However, the two training flows are separate, which does not reflect the interrelationship between labeled and unlabeled data.To address this issue, we propose a semi-supervised multi-organ segmentation method called GuidedNet, which leverages the knowledge from labeled data to guide the training of unlabeled data. The primary goals of this study are to improve the quality of pseudo-labels for unlabeled data and to enhance the network's learning capability for both small and complex organs.A key concept is that voxel features from labeled and unlabeled data that are close to each other in the feature space are more likely to belong to the same class.On this basis, a 3D Consistent Gaussian Mixture Model (3D-CGMM) is designed to leverage the feature distributions from labeled data to rectify the generated pseudo-labels.Furthermore, we introduce a Knowledge Transfer Cross Pseudo Supervision (KT-CPS) strategy, which leverages the prior knowledge obtained from the labeled data to guide the training of the unlabeled data, thereby improving the segmentation accuracy for both small and complex organs. Extensive experiments on two public datasets, FLARE22 and AMOS, demonstrated that GuidedNet is capable of achieving state-of-the-art performance. The source code with our proposed model are available at https://github.com/kimjisoo12/GuidedNet.
• Abstract（参考訳）: 半監督型多臓器画像分割法は, 疾患の診断と治療計画の改善を支援するとともに, 臓器アノテーションに必要な時間と労力を削減し, 既存の最先端の手法では, ラベル付きデータを地上の真実で訓練し, ラベルなしデータを擬似ラベルで訓練する。 本稿では,ラベル付きデータとラベルなしデータの相互関係を反映しない2つのトレーニングフローを分離し,ラベル付きデータからの知識を活用してラベル付きデータのトレーニングをガイドする,ガイドドネットと呼ばれる半教師付きマルチ組織セグメンテーション手法を提案する。 本研究の主な目的は、未ラベルデータにおける擬似ラベルの品質の向上と、小・複雑な臓器のネットワーク学習能力の向上である。鍵となる概念は、特徴空間における互いに近いラベル付きおよび未ラベル付きデータからのボクセル特徴が、同じクラスに属する可能性が高くなることである。この理論に基づいて、3D一貫性ガウス混合モデル(3D-CGMM)は、ラベル付きデータから特徴分布を活用して生成された擬似ラベルを補正するように設計されている。さらに、我々は、未ラベルデータから得られた知識を活用して、未ラベル付きデータのトレーニングガイドに活用する知識伝達クロス・プセウド・スーパービジョン(KT-CPS)戦略を導入する。 FLARE22とAMOSの2つの公開データセットに関する大規模な実験は、 GuidedNetが最先端のパフォーマンスを達成することができることを示した。 提案したモデルによるソースコードはhttps://github.com/kimjisoo12/GuidedNet.comで公開されている。

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