論文の概要: Deep Self-Cleansing for Medical Image Segmentation with Noisy Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05024v2
• Date: Thu, 26 Sep 2024 09:55:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 22:49:49.425131
• Title: Deep Self-Cleansing for Medical Image Segmentation with Noisy Labels
• Title（参考訳）: ノイズラベルを用いた医用画像分割のためのディープセルフクリーニング
• Authors: Jiahua Dong, Yue Zhang, Qiuli Wang, Ruofeng Tong, Shihong Ying, Shaolin Gong, Xuanpu Zhang, Lanfen Lin, Yen-Wei Chen, S. Kevin Zhou,
• Abstract要約: 医用画像のセグメンテーションは、疾患の診断と手術計画を支援する医療画像の分野で重要である。 確立されたセグメンテーション手法の多くは、監督された深層学習に依存しており、クリーンで正確なラベルが監督に不可欠である。 トレーニング段階でノイズを除去しながら、クリーンなラベルを保存できるディープ・セルフ・クリーン・セグメンテーション・フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.676420623855314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image segmentation is crucial in the field of medical imaging, aiding in disease diagnosis and surgical planning. Most established segmentation methods rely on supervised deep learning, in which clean and precise labels are essential for supervision and significantly impact the performance of models. However, manually delineated labels often contain noise, such as missing labels and inaccurate boundary delineation, which can hinder networks from correctly modeling target characteristics. In this paper, we propose a deep self-cleansing segmentation framework that can preserve clean labels while cleansing noisy ones in the training phase. To achieve this, we devise a gaussian mixture model-based label filtering module that distinguishes noisy labels from clean labels. Additionally, we develop a label cleansing module to generate pseudo low-noise labels for identified noisy samples. The preserved clean labels and pseudo-labels are then used jointly to supervise the network. Validated on a clinical liver tumor dataset and a public cardiac diagnosis dataset, our method can effectively suppress the interference from noisy labels and achieve prominent segmentation performance.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは、疾患の診断と手術計画を支援する医療画像の分野で重要である。 確立されたセグメンテーション手法の多くは教師付きディープラーニングに依存しており、クリーンで正確なラベルは監督に不可欠であり、モデルの性能に大きな影響を及ぼす。 しかし、手動でデライニングされたラベルは、しばしばノイズを含む。例えば、ラベルの欠如や境界のデライニングは、ネットワークがターゲット特性を正しくモデル化することを妨げる。 本稿では,学習段階におけるノイズを除去しながら,クリーンなラベルを保存できるディープ・セルフクリーン化・セグメンテーション・フレームワークを提案する。 そこで我々は,ノイズラベルとクリーンラベルを区別するガウス混合モデルに基づくラベルフィルタリングモジュールを考案した。 さらに,特定ノイズサンプルに対して擬似低雑音ラベルを生成するラベル浄化モジュールを開発した。 保存されたクリーンラベルと擬似ラベルは、ネットワークを監督するために共同で使用される。 本手法は, 臨床肝腫瘍データセットと心臓診断データセットに基づいて, ノイズラベルからの干渉を効果的に抑制し, セグメンテーション性能を著しく向上させることができる。

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