論文の概要: Selecting the Best Sequential Transfer Path for Medical Image Segmentation with Limited Labeled Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06892v1
- Date: Wed, 9 Oct 2024 13:55:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-31 23:47:07.712097
- Title: Selecting the Best Sequential Transfer Path for Medical Image Segmentation with Limited Labeled Data
- Title（参考訳）: 限られたラベル付きデータを用いた医用画像分割のための最良シーケンス転送経路の選択
- Authors: Jingyun Yang, Jingge Wang, Guoqing Zhang, Yang Li,
- Abstract要約: 医用画像に適したタスク親和性尺度を用いた新しいシーケンシャルトランスファー方式を提案する。
医用画像分割作業の特徴を考慮し,課題間の画像とラベルの類似性を解析する。
与えられた目標タスクに対して、最も優れたシーケンシャルな転送パスを特定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.65647362545504
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The medical image processing field often encounters the critical issue of scarce annotated data. Transfer learning has emerged as a solution, yet how to select an adequate source task and effectively transfer the knowledge to the target task remains challenging. To address this, we propose a novel sequential transfer scheme with a task affinity metric tailored for medical images. Considering the characteristics of medical image segmentation tasks, we analyze the image and label similarity between tasks and compute the task affinity scores, which assess the relatedness among tasks. Based on this, we select appropriate source tasks and develop an effective sequential transfer strategy by incorporating intermediate source tasks to gradually narrow the domain discrepancy and minimize the transfer cost. Thereby we identify the best sequential transfer path for the given target task. Extensive experiments on three MRI medical datasets, FeTS 2022, iSeg-2019, and WMH, demonstrate the efficacy of our method in finding the best source sequence. Compared with directly transferring from a single source task, the sequential transfer results underline a significant improvement in target task performance, achieving an average of 2.58% gain in terms of segmentation Dice score, notably, 6.00% for FeTS 2022. Code is available at the git repository.
- Abstract（参考訳）: 医用画像処理分野は、注釈付データ不足の重大な問題にしばしば遭遇する。
トランスファーラーニングがソリューションとして登場したが、適切なソースタスクを選択し、ターゲットタスクに効果的に知識を移す方法はまだ難しい。
そこで本研究では,医療画像に適したタスク親和性尺度を用いた新しいシーケンシャルトランスファー方式を提案する。
医用画像分割作業の特徴を考慮し,タスク間の画像とラベルの類似性を分析し,タスク親和性スコアを計算し,タスク間の関連性を評価する。
そこで我々は、適切なソースタスクを選択して、中間ソースタスクを組み込んで、徐々にドメインの不一致を狭め、転送コストを最小化することで、効果的なシーケンシャルトランスファー戦略を開発する。
これにより、与えられた目標タスクに対して、最も優れたシーケンシャルな転送パスが特定される。
FeTS 2022, iSeg-2019, WMHの3つのMRI医学データセットに対する大規模な実験により, 最適なソース配列を見つけるための方法の有効性が示された。
1つのソースタスクからの直接転送と比較すると、シーケンシャル転送の結果は目標タスクのパフォーマンスを大幅に向上させ、セグメンテーションダイススコア(特にFeTS 2022では6.00%)の平均2.58%のゲインを達成した。
コードはgitリポジトリで入手できる。
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