論文の概要: Curriculum Learning for Few-Shot Domain Adaptation in CT-based Airway Tree Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05779v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 18:46:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 14:55:17.327830
• Title: Curriculum Learning for Few-Shot Domain Adaptation in CT-based Airway Tree Segmentation
• Title（参考訳）: CTを用いた気道木分割におけるFew-Shot領域適応のカリキュラム学習
• Authors: Maxime Jacovella, Ali Keshavarzi, Elsa Angelini,
• Abstract要約: 我々は,CTスキャンとそれに対応する接地木の特徴から得られた複雑性スコアに基づいて,学習セットをバッチに分散する,気道セグメンテーションネットワークにカリキュラム学習(CL)を統合することを提案する。 2つの大きなオープンコホート(ATM22とAIIB23)にCLをフルトレーニング用(ソースドメイン)と少ショット微調整用(ターゲットドメイン)の2つの性能を報告した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Despite advances with deep learning (DL), automated airway segmentation from chest CT scans continues to face challenges in segmentation quality and generalization across cohorts. To address these, we propose integrating Curriculum Learning (CL) into airway segmentation networks, distributing the training set into batches according to ad-hoc complexity scores derived from CT scans and corresponding ground-truth tree features. We specifically investigate few-shot domain adaptation, targeting scenarios where manual annotation of a full fine-tuning dataset is prohibitively expensive. Results are reported on two large open-cohorts (ATM22 and AIIB23) with high performance using CL for full training (Source domain) and few-shot fine-tuning (Target domain), but with also some insights on potential detrimental effects if using a classic Bootstrapping scoring function or if not using proper scan sequencing.
• Abstract（参考訳）: 深層学習(DL)の進歩にもかかわらず、胸部CTスキャンによる自動気道セグメンテーションは、コホート全体のセグメンテーション品質と一般化の課題に直面し続けている。 そこで,本稿では,CTスキャンとそれに対応する接地木の特徴から得られた差分複雑性スコアに基づいて,学習セットをバッチに分散する,気道セグメンテーションネットワークへのカリキュラム学習(CL)の統合を提案する。 具体的には、完全な微調整データセットのマニュアルアノテーションが不当に高価であるシナリオをターゲットとした、少数のドメイン適応について検討する。 2つの大きなオープンコホート(ATM22とAIIB23)において、CLをフルトレーニング(ソースドメイン)に使用し、少数ショットの微調整(ターゲットドメイン)を施し、古典的なブートストラップスコアリング機能を使用したり、適切なスキャンシークエンシングを使用していない場合の潜在的な有害な影響についていくつかの知見を得た。

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