論文の概要: VPBSD:Vessel-Pattern-Based Semi-Supervised Distillation for Efficient 3D Microscopic Cerebrovascular Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09567v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 16:21:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:24:26.939016
• Title: VPBSD:Vessel-Pattern-Based Semi-Supervised Distillation for Efficient 3D Microscopic Cerebrovascular Segmentation
• Title（参考訳）: VPBSD:Vessel-Pattern-based Semi-Supervised Distillation for Efficient 3D Microscopic Cerebrovascular Segmentation
• Authors: Xi Lin, Shixuan Zhao, Xinxu Wei, Amir Shmuel, Yongjie Li,
• Abstract要約: Vessel-Pattern-based Semi-Supervised Distillation Pipeline (VpbSD) このパイプラインは最初、ラベルのないデータからさまざまな血管構造をキャプチャする、血管パターンのコードブックを構築する。 知識蒸留段階において、コードブックは、異種教師モデルから学生モデルへの豊富な知識の伝達を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.825264703302224
• License:
• Abstract: 3D microscopic cerebrovascular images are characterized by their high resolution, presenting significant annotation challenges, large data volumes, and intricate variations in detail. Together, these factors make achieving high-quality, efficient whole-brain segmentation particularly demanding. In this paper, we propose a novel Vessel-Pattern-Based Semi-Supervised Distillation pipeline (VpbSD) to address the challenges of 3D microscopic cerebrovascular segmentation. This pipeline initially constructs a vessel-pattern codebook that captures diverse vascular structures from unlabeled data during the teacher model's pretraining phase. In the knowledge distillation stage, the codebook facilitates the transfer of rich knowledge from a heterogeneous teacher model to a student model, while the semi-supervised approach further enhances the student model's exposure to diverse learning samples. Experimental results on real-world data, including comparisons with state-of-the-art methods and ablation studies, demonstrate that our pipeline and its individual components effectively address the challenges inherent in microscopic cerebrovascular segmentation.
• Abstract（参考訳）: 3次元脳血管画像は高分解能で, 重要な注釈課題, 大規模データ量, 複雑な変化を呈する。 これらの要因が組み合わさって、特に要求される高品質で効率的な全脳セグメンテーションを実現する。 本稿では,3次元脳血管セグメンテーションの課題に対処するため,Vessel-Pattern-based Semi-Supervised Distillation Pipeline (VpbSD)を提案する。 このパイプラインは最初、教師モデルの事前学習フェーズ中にラベルのないデータからさまざまな血管構造をキャプチャする、血管パターンのコードブックを構築する。 知識蒸留段階において、コードブックは、多種多様な教師モデルから学生モデルへの豊富な知識の伝達を促進する一方、半教師的アプローチは、学生モデルの多様な学習サンプルへの露出をさらに促進させる。 現状の手法との比較やアブレーション研究を含む実世界のデータに関する実験結果は、我々のパイプラインとその個々のコンポーネントが、微小脳血管のセグメンテーションに固有の課題に効果的に対処できることを実証している。

関連論文リスト

• Neurovascular Segmentation in sOCT with Deep Learning and Synthetic Training Data [4.5276169699857505]
  本研究は, 連続断面光コヒーレンストモグラフィー画像における神経血管セグメンテーションのための合成エンジンについて述べる。 提案手法は,ラベル合成とラベル・ツー・イメージ変換の2段階からなる。 前者の有効性を,より現実的なトレーニングラベルの集合と比較し,後者を合成ノイズと人工物モデルのアブレーション研究により実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T16:09:07Z)
• Enhancing Weakly Supervised 3D Medical Image Segmentation through Probabilistic-aware Learning [52.249748801637196]
  3次元医用画像のセグメンテーションは、疾患の診断と治療計画に重要な意味を持つ課題である。 近年の深層学習の進歩は、完全に教師付き医療画像のセグメンテーションを著しく強化している。 本稿では,3次元医用画像に特化して設計された,確率的適応型弱教師付き学習パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T00:46:53Z)
• Adaptive Semi-Supervised Segmentation of Brain Vessels with Ambiguous Labels [63.415444378608214]
  提案手法は, 進歩的半教師付き学習, 適応的学習戦略, 境界拡張など, 革新的な手法を取り入れたものである。 3DRAデータセットによる実験結果から,メッシュベースのセグメンテーション指標を用いて,本手法の優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T14:16:52Z)
• A deep learning model for brain vessel segmentation in 3DRA with arteriovenous malformations [0.46180371154032895]
  本稿では,bAVM患者の3DRA画像における血管セグメンテーションに関する最初のディープラーニングモデルを提案する。 我々は、bAVMケースの5つの3DRAボリュームを密に注釈付けし、これらを使用して、異なるセグメンテーション目的の2つの代替3DUNetベースのアーキテクチャをトレーニングしました。 以上の結果から,bAVM解析の網羅的網羅的網羅的網羅的網羅性は,標準手法よりもはるかに良好であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-05T17:35:56Z)
• Diffusion Adversarial Representation Learning for Self-supervised Vessel Segmentation [36.65094442100924]
  医療画像における血管分割は血管疾患の診断と治療計画において重要な課題の1つである。 本稿では,拡散確率モデルと逆学習を併用した新しい拡散逆表現学習(DARL)モデルを提案する。 本手法は血管セグメンテーションにおいて,既存の教師なし・自己教師付き手法を著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-29T06:06:15Z)
• Contextual Information Enhanced Convolutional Neural Networks for Retinal Vessel Segmentation in Color Fundus Images [0.0]
  自動網膜血管セグメンテーションシステムは、臨床診断及び眼科研究を効果的に促進することができる。 ディープラーニングベースの手法が提案され、いくつかのカスタマイズされたモジュールが有名なエンコーダデコーダアーキテクチャU-netに統合されている。 その結果,提案手法は先行技術よりも優れ,感性/リコール,F1スコア,MCCの最先端性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T06:10:47Z)
• Towards Robust Partially Supervised Multi-Structure Medical Image Segmentation on Small-Scale Data [123.03252888189546]
  データ不足下における部分教師付き学習(PSL)における方法論的ギャップを埋めるために,不確実性下でのビシナルラベル(VLUU)を提案する。 マルチタスク学習とヴィジナルリスク最小化によって動機づけられたVLUUは、ビジナルラベルを生成することによって、部分的に教師付き問題を完全な教師付き問題に変換する。 本研究は,ラベル効率の高い深層学習における新たな研究の方向性を示唆するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-28T16:31:00Z)
• Towards an Automatic Analysis of CHO-K1 Suspension Growth in Microfluidic Single-cell Cultivation [63.94623495501023]
  我々は、人間の力で抽象化されたニューラルネットワークをデータレベルで注入できる新しい機械学習アーキテクチャを提案する。 具体的には、自然データと合成データに基づいて生成モデルを同時に訓練し、細胞数などの対象変数を確実に推定できる共有表現を学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T08:36:51Z)
• Rethinking the Extraction and Interaction of Multi-Scale Features for Vessel Segmentation [53.187152856583396]
  網膜血管と主要動脈を2次元基底画像と3次元CTアンギオグラフィー(CTA)スキャンで分割する,PC-Netと呼ばれる新しいディープラーニングモデルを提案する。 PC-Netでは、ピラミッド圧縮励起(PSE)モジュールが各畳み込みブロックに空間情報を導入し、より効果的なマルチスケール特徴を抽出する能力を高めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-09T08:22:54Z)
• Modeling Shared Responses in Neuroimaging Studies through MultiView ICA [94.31804763196116]
  被験者の大規模なコホートを含むグループ研究は、脳機能組織に関する一般的な結論を引き出す上で重要である。 グループ研究のための新しい多視点独立成分分析モデルを提案し、各被験者のデータを共有独立音源と雑音の線形結合としてモデル化する。 まず、fMRIデータを用いて、被験者間の共通音源の同定における感度の向上を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:29:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。