論文の概要: PMT: Progressive Mean Teacher via Exploring Temporal Consistency for Semi-Supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05122v1
• Date: Sun, 8 Sep 2024 15:02:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 19:06:48.464992
• Title: PMT: Progressive Mean Teacher via Exploring Temporal Consistency for Semi-Supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: PMT:半監督医用画像セグメンテーションのための時間整合性を探るプログレッシブ平均教師
• Authors: Ning Gao, Sanping Zhou, Le Wang, Nanning Zheng,
• Abstract要約: 医用画像セグメンテーションのための半教師付き学習フレームワークであるプログレッシブ平均教師(PMT)を提案する。 我々のPMTは、トレーニングプロセスにおいて、堅牢で多様な特徴を学習することで、高忠実な擬似ラベルを生成する。 CT と MRI の異なる2つのデータセットに対する実験結果から,本手法が最先端の医用画像分割法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.509573838103854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semi-supervised learning has emerged as a widely adopted technique in the field of medical image segmentation. The existing works either focuses on the construction of consistency constraints or the generation of pseudo labels to provide high-quality supervisory signals, whose main challenge mainly comes from how to keep the continuous improvement of model capabilities. In this paper, we propose a simple yet effective semi-supervised learning framework, termed Progressive Mean Teachers (PMT), for medical image segmentation, whose goal is to generate high-fidelity pseudo labels by learning robust and diverse features in the training process. Specifically, our PMT employs a standard mean teacher to penalize the consistency of the current state and utilizes two sets of MT architectures for co-training. The two sets of MT architectures are individually updated for prolonged periods to maintain stable model diversity established through performance gaps generated by iteration differences. Additionally, a difference-driven alignment regularizer is employed to expedite the alignment of lagging models with the representation capabilities of leading models. Furthermore, a simple yet effective pseudo-label filtering algorithm is employed for facile evaluation of models and selection of high-fidelity pseudo-labels outputted when models are operating at high performance for co-training purposes. Experimental results on two datasets with different modalities, i.e., CT and MRI, demonstrate that our method outperforms the state-of-the-art medical image segmentation approaches across various dimensions. The code is available at https://github.com/Axi404/PMT.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は、医用画像セグメンテーションの分野で広く採用されている技術である。 既存の研究は、一貫性の制約の構築や、高品質な監視信号を提供するための擬似ラベルの生成に重点を置いている。 本稿では,医用画像のセグメンテーションのために,PMT(Progressive Mean Teachers)と呼ばれるシンプルな半教師付き学習フレームワークを提案する。 具体的には,PMTは標準的な平均教師を用いて現状の整合性を解析し,協調学習に2組のMTアーキテクチャを用いる。 MTアーキテクチャの2つのセットは、イテレーションの違いによって生成されたパフォーマンスギャップによって確立された安定したモデルの多様性を維持するために、長期にわたって個別に更新される。 さらに、差分駆動アライメント正規化器を用いて、遅延モデルのアライメントと先行モデルの表現能力を高速化する。 さらに、モデルの性能評価や、モデルが協調訓練のために高性能に動作しているときに出力される高忠実度擬似ラベルの選択に、単純で効果的な擬似ラベルフィルタリングアルゴリズムを用いる。 CTとMRIの2つの異なるモードのデータセットに対する実験結果から,本手法は様々な次元にわたる最先端の医用画像セグメンテーション手法よりも優れていることが示された。 コードはhttps://github.com/Axi404/PMT.comで入手できる。

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