論文の概要: Attention-Guided Perturbation for Consistency Regularization in Semi-Supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12419v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 10:04:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:13.130748
• Title: Attention-Guided Perturbation for Consistency Regularization in Semi-Supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 半監督型医用画像分割におけるアテンションガイドによる一貫性の規則化
• Authors: Yuxuan Cheng, Chenxi Shao, Jie Ma, Guoliang Li,
• Abstract要約: 本稿では,医療画像セグメンテーションの文脈における半教師付き整合正則化のための注意誘導型摂動戦略を提案する。 画像と特徴レベルのモデルからの注意に基づく摂動を加えて、一貫性の正則化を実現する。 提案手法は,ACDCデータセットの90.4%のDiceスコアを含む,ベンチマークデータセットの最先端結果を7ケースシナリオで達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.67636369741001
• License:
• Abstract: Medical image segmentation is a pivotal step in diagnostic and therapeutic processes. However, the acquisition of high-quality annotated data is often constrained by scarcity and cost. Semi-supervised learning offers a promising approach to enhance model performance by using unlabeled data. While consistency regularization is a prevalent method in semi-supervised image segmentation, there is a dearth of research on perturbation strategies tailored for semi-supervised medical image segmentation tasks. This paper introduces an attention-guided perturbation strategy for semi-supervised consistency regularization in the context of medical image segmentation. We add the perturbation based on the attention from the model in the image and feature level to achieve consistency regularization. The method is adept at accommodating the intricate structures and high-dimensional semantics inherent in medical images, thereby enhancing the performance of semi-supervised segmentation tasks. Our method achieved state-of-the-art results on benchmark datasets, including a 90.4\% Dice score on the ACDC dataset in the 7-case scenario.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは、診断と治療の過程において重要なステップである。 しかし、高品質な注釈付きデータの取得は、しばしば不足とコストによって制限される。 半教師付き学習は、ラベルなしデータを使用することでモデルパフォーマンスを向上させるための有望なアプローチを提供する。 整合性正則化は半教師付きイメージセグメンテーションにおいて一般的な方法であるが、半教師付き医療画像セグメンテーションタスクに適した摂動戦略の研究が数多く行われている。 本稿では,医療画像セグメンテーションの文脈における半教師付き整合正則化のための注意誘導型摂動戦略を提案する。 画像と特徴レベルのモデルからの注意に基づく摂動を加えて、一貫性の正則化を実現する。 本手法は、医用画像に固有の複雑な構造と高次元意味論の調整に適しており、半教師付きセグメンテーションタスクの性能を向上させる。 提案手法は,ACDCデータセットの90.4\%のDiceスコアを含む,ベンチマークデータセットの最先端結果を7ケースシナリオで達成した。

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