論文の概要: From Few to More: Scribble-based Medical Image Segmentation via Masked Context Modeling and Continuous Pseudo Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12814v2
• Date: Wed, 13 Aug 2025 02:28:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.459362
• Title: From Few to More: Scribble-based Medical Image Segmentation via Masked Context Modeling and Continuous Pseudo Labels
• Title（参考訳）: マスク付きコンテキストモデリングと連続擬似ラベルによるスクリブル型医用画像セグメンテーション
• Authors: Zhisong Wang, Yiwen Ye, Ziyang Chen, Minglei Shu, Yanning Zhang, Yong Xia,
• Abstract要約: 医用画像分割のための弱教師付きモデルMaCoを提案する。 我々は3つの公開データセット上でMaCoを評価し、他の弱い教師付き手法と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.949484720513674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scribble-based weakly supervised segmentation methods have shown promising results in medical image segmentation, significantly reducing annotation costs. However, existing approaches often rely on auxiliary tasks to enforce semantic consistency and use hard pseudo labels for supervision, overlooking the unique challenges faced by models trained with sparse annotations. These models must predict pixel-wise segmentation maps from limited data, making it crucial to handle varying levels of annotation richness effectively. In this paper, we propose MaCo, a weakly supervised model designed for medical image segmentation, based on the principle of "from few to more." MaCo leverages Masked Context Modeling (MCM) and Continuous Pseudo Labels (CPL). MCM employs an attention-based masking strategy to perturb the input image, ensuring that the model's predictions align with those of the original image. CPL converts scribble annotations into continuous pixel-wise labels by applying an exponential decay function to distance maps, producing confidence maps that represent the likelihood of each pixel belonging to a specific category, rather than relying on hard pseudo labels. We evaluate MaCo on three public datasets, comparing it with other weakly supervised methods. Our results show that MaCo outperforms competing methods across all datasets, establishing a new record in weakly supervised medical image segmentation.
• Abstract（参考訳）: Scribble-based weakly supervised segmentation method has shown promising results in medical image segmentation, significantly reduce annotation cost。 しかし、既存のアプローチは、しばしばセマンティックな一貫性を強制し、厳密な擬似ラベルを監督するために使用する補助的なタスクに依存しており、スパースアノテーションで訓練されたモデルが直面する固有の課題を見下ろしている。 これらのモデルは、限られたデータからピクセルワイドセグメンテーションマップを予測し、様々なレベルのアノテーションのリッチネスを効果的に扱うことが不可欠である。 本稿では,医療画像セグメンテーションのための弱教師付きモデルMaCoを提案する。 MaCo は Masked Context Modeling (MCM) と Continuous Pseudo Labels (CPL) を利用している。 MCMは、入力画像の摂動に注意に基づくマスキング戦略を採用し、モデルの予測が元の画像のものと一致することを保証する。 CPLは、スクリブルアノテーションを、厳密な擬似ラベルに頼るのではなく、特定のカテゴリに属する各ピクセルの確率を表す信頼マップを生成するために、距離マップに指数関数を適用することで、連続的なピクセルワイズラベルに変換する。 我々は3つの公開データセット上でMaCoを評価し、他の弱い教師付き手法と比較した。 以上の結果から,MaCoはすべてのデータセットで競合する手法よりも優れており,医用画像の弱いセグメンテーションにおいて新たな記録を樹立した。

関連論文リスト

• RefineSeg: Dual Coarse-to-Fine Learning for Medical Image Segmentation [2.608565452856053]
  医用画像の高品質なピクセルレベルのアノテーションは、教師付きセグメンテーションタスクに不可欠である。 粗いレベルのアノテーションに完全に依存する新しい粗いセグメンテーションフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-04T19:14:30Z)
• Domain and Task-Focused Example Selection for Data-Efficient Contrastive Medical Image Segmentation [0.2765106384328772]
  医用画像セグメンテーションのための自己教師型コントラスト学習フレームワークであるPolyCLを提案する。 PolyCLは、革新的なサロゲートからのセグメンテーションに有用なコンテキスト対応の識別機能を学習し、伝達する。 PolyCLは、低データとクロスドメインの両方のシナリオにおいて、完全な教師付きベースラインと自己教師付きベースラインより優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-25T16:11:48Z)
• Pointly-Supervised Panoptic Segmentation [106.68888377104886]
  弱教師付き単眼セグメンテーションにポイントレベルのアノテーションを適用するための新しい手法を提案する。 完全に教師された方法で使用される高密度のピクセルレベルラベルの代わりに、ポイントレベルラベルは、監督対象ごとに単一のポイントしか提供しない。 我々は、ポイントレベルのラベルから同時に汎視的擬似マスクを生成し、それらから学習することで、エンドツーエンドのフレームワークにおける問題を定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-25T12:03:51Z)
• PCA: Semi-supervised Segmentation with Patch Confidence Adversarial Training [52.895952593202054]
  医用画像セグメンテーションのためのPatch Confidence Adrial Training (PCA) と呼ばれる半教師付き対向法を提案する。 PCAは各パッチの画素構造とコンテキスト情報を学習し、十分な勾配フィードバックを得る。 本手法は, 医用画像のセグメンテーションにおいて, 最先端の半教師付き手法より優れており, その有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-24T07:45:47Z)
• Automatic segmentation of meniscus based on MAE self-supervision and point-line weak supervision paradigm [2.445445375557563]
  膝関節画像に自己監督法 MAE (Masked Autoencoders) を導入し, セグメンテーションモデルに優れた初期重みを与える。 第2に,ロベリング時間を削減するために,点と線の組み合わせに基づくメニスカスセグメンテーションの弱教師付きパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-07T02:57:50Z)
• Mixed-UNet: Refined Class Activation Mapping for Weakly-Supervised Semantic Segmentation with Multi-scale Inference [28.409679398886304]
  我々は、デコードフェーズに2つの並列分岐を持つMixed-UNetという新しいモデルを開発する。 地域病院や公開データセットから収集したデータセットに対して,いくつかの一般的なディープラーニングに基づくセグメンテーションアプローチに対して,設計したMixed-UNetを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-06T08:37:02Z)
• Scribble-Supervised Medical Image Segmentation via Dual-Branch Network and Dynamically Mixed Pseudo Labels Supervision [15.414578073908906]
  単純で効率的なスクリブル教師付き画像分割法を提案し,それを心臓MRIセグメント化に適用する。 このスクリブル・インスペクションと補助擬似ラベル・インスペクションを組み合わせることで、デュアルブランチ・ネットワークは、スクリブル・アノテーションからエンドツーエンドまで効率的に学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-04T02:50:30Z)
• POPCORN: Progressive Pseudo-labeling with Consistency Regularization and Neighboring [3.4253416336476246]
  半教師付き学習(SSL)では、ラベルのないデータを使用して、画像の不足と、未確認領域へのメソッドの一般化の欠如を補う。 画像分割のための整合正則化と擬似ラベル化を組み合わせた新しい手法POPCORNを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-13T23:36:36Z)
• Towards Single Stage Weakly Supervised Semantic Segmentation [2.28438857884398]
  弱教師付きセマンティックセグメンテーションへのシングルステージアプローチを提案する。 ポイントアノテーションを使用して、オンザフライで信頼性の高い擬似マスクを生成します。 我々は、最近の実世界のデータセットにおいて、他のSOTA WSSS手法よりも大幅に優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-18T18:34:50Z)
• A Closer Look at Self-training for Zero-Label Semantic Segmentation [53.4488444382874]
  トレーニング中に見られないクラスをセグメント化できることは、ディープラーニングにおいて重要な技術的課題です。 事前のゼロラベルセマンティクスセグメンテーションは、ビジュアル・セマンティクスの埋め込みや生成モデルを学ぶことによってこのタスクにアプローチする。 本研究では,同一画像の異なる増分から生じる擬似ラベルの交点を取り出し,ノイズの多い擬似ラベルをフィルタリングする整合性正規化器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-21T14:34:33Z)
• Group-Wise Semantic Mining for Weakly Supervised Semantic Segmentation [49.90178055521207]
  この研究は、画像レベルのアノテーションとピクセルレベルのセグメンテーションのギャップを埋めることを目標に、弱い監督されたセマンティックセグメンテーション(WSSS)に対処する。 画像群における意味的依存関係を明示的にモデル化し,より信頼性の高い擬似的基盤構造を推定する,新たなグループ学習タスクとしてWSSSを定式化する。 特に、入力画像がグラフノードとして表現されるグループ単位のセマンティックマイニングのためのグラフニューラルネットワーク(GNN)を考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-09T12:40:13Z)
• Causal Intervention for Weakly-Supervised Semantic Segmentation [122.1846968696862]
  画像レベルのラベルのみを用いて、より優れたピクセルレベルの擬似マスクを生成することを目指している。 画像,コンテキスト,およびクラスラベル間の因果関係を分析するための構造因果モデルを提案する。 そこで本研究では,画像レベルの分類において,矛盾するバイアスを取り除くためのコンテキスト調整(CONTA)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-26T09:26:29Z)
• Self-supervised Equivariant Attention Mechanism for Weakly Supervised Semantic Segmentation [93.83369981759996]
  本稿では,自己監督同変注意機構(SEAM)を提案する。 本手法は,完全教師付きセマンティックセグメンテーションにおいて,同値が暗黙の制約であることを示す。 本稿では,ネットワーク学習のための自己スーパービジョンを提供するために,様々な変換画像から予測されたCAMの整合性正則化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-09T14:57:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。