論文の概要: Robust Semi-supervised Multimodal Medical Image Segmentation via Cross Modality Collaboration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07341v1
- Date: Wed, 14 Aug 2024 07:34:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-15 14:04:00.458914
- Title: Robust Semi-supervised Multimodal Medical Image Segmentation via Cross Modality Collaboration
- Title（参考訳）: クロスモーダルコラボレーションによるロバスト半監督型マルチモーダル医用画像分割
- Authors: Xiaogen Zhon, Yiyou Sun, Min Deng, Winnie Chiu Wing Chu, Qi Dou,
- Abstract要約: 本稿では,ラベル付きデータの不足やモダリティの不一致に頑健な,新しい半教師付きマルチモーダルセグメンテーションフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,各モダリティに固有の,モダリティに依存しない知識を蒸留する,新たなモダリティ協調戦略を採用している。
また、対照的な一貫した学習を統合して解剖学的構造を規制し、ラベルのないデータに対する解剖学的予測アライメントを容易にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.83476109520592
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multimodal learning leverages complementary information derived from different modalities, thereby enhancing performance in medical image segmentation. However, prevailing multimodal learning methods heavily rely on extensive well-annotated data from various modalities to achieve accurate segmentation performance. This dependence often poses a challenge in clinical settings due to limited availability of such data. Moreover, the inherent anatomical misalignment between different imaging modalities further complicates the endeavor to enhance segmentation performance. To address this problem, we propose a novel semi-supervised multimodal segmentation framework that is robust to scarce labeled data and misaligned modalities. Our framework employs a novel cross modality collaboration strategy to distill modality-independent knowledge, which is inherently associated with each modality, and integrates this information into a unified fusion layer for feature amalgamation. With a channel-wise semantic consistency loss, our framework ensures alignment of modality-independent information from a feature-wise perspective across modalities, thereby fortifying it against misalignments in multimodal scenarios. Furthermore, our framework effectively integrates contrastive consistent learning to regulate anatomical structures, facilitating anatomical-wise prediction alignment on unlabeled data in semi-supervised segmentation tasks. Our method achieves competitive performance compared to other multimodal methods across three tasks: cardiac, abdominal multi-organ, and thyroid-associated orbitopathy segmentations. It also demonstrates outstanding robustness in scenarios involving scarce labeled data and misaligned modalities.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習は、異なるモーダルから派生した補完情報を活用し、医用画像セグメンテーションの性能を向上させる。
しかし,従来のマルチモーダル学習手法は,精度の高いセグメンテーション性能を実現するために,様々なモダリティからの十分な注釈付きデータに大きく依存している。
この依存は、そのようなデータの入手が限られているため、臨床環境においてしばしば課題となる。
さらに、異なる画像モダリティ間の固有の解剖学的ミスアライメントは、セグメンテーション性能を高めるためにさらに努力を複雑にする。
この問題に対処するために,ラベル付きデータが少なく,不整合性も少ない,半教師付きマルチモーダルセグメンテーションフレームワークを提案する。
本フレームワークでは,各モダリティに固有のモダリティ非依存の知識を蒸留するために,新しいクロスモーダル協調戦略を採用し,この情報を統合融合層に統合して特徴量アマルガメーションを実現する。
チャネルワイドなセマンティックな一貫性の喪失により、我々のフレームワークは、モダリティを横断する機能的な視点から、モダリティに依存しない情報のアライメントを保証し、マルチモーダルなシナリオにおけるミスアライメントを防ぎます。
さらに,本フレームワークは,半教師付きセグメンテーションタスクにおいて,非ラベルデータに対する解剖学的予測アライメントを容易にし,解剖学的構造を制御するためのコントラスト的一貫した学習を効果的に統合する。
本手法は, 心臓, 腹部多臓器, 甲状腺関連眼窩病の3つの課題にまたがる他のマルチモーダル法と比較して, 競合性能が向上する。
また、ラベル付きデータの不足やモダリティの不一致といったシナリオにおいて、顕著な堅牢性を示す。
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