論文の概要: How to select slices for annotation to train best-performing deep learning segmentation models for cross-sectional medical images?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08081v2
• Date: Sat, 05 Apr 2025 07:44:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:07:56.142422
• Title: How to select slices for annotation to train best-performing deep learning segmentation models for cross-sectional medical images?
• Title（参考訳）: 横断的医用画像のための最良のディープラーニングセグメンテーションモデルを訓練するためのアノテーションスライスの選択方法
• Authors: Yixin Zhang, Kevin Kramer, Maciej A. Mazurowski,
• Abstract要約: より深い学習セグメンテーションモデルの性能を最大化するために、横断的な医療画像からスライスをアノテーションとしてどのように選択すべきか? 注記予算,注記ケース数,注記スライス数,スライス選別技術,マスクの4つの医療画像セグメンテーションタスクについて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.541403496911764
• License:
• Abstract: Automated segmentation of medical images heavily relies on the availability of precise manual annotations. However, generating these annotations is often time-consuming, expensive, and sometimes requires specialized expertise (especially for cross-sectional medical images). Therefore, it is essential to optimize the use of annotation resources to ensure efficiency and effectiveness. In this paper, we systematically address the question: "in a non-interactive annotation pipeline, how should slices from cross-sectional medical images be selected for annotation to maximize the performance of the resulting deep learning segmentation models?" We conducted experiments on 4 medical imaging segmentation tasks with varying annotation budgets, numbers of annotated cases, numbers of annotated slices per volume, slice selection techniques, and mask interpolations. We found that: 1) It is almost always preferable to annotate fewer slices per volume and more volumes given an annotation budget. 2) Selecting slices for annotation by unsupervised active learning (UAL) is not superior to selecting slices randomly or at fixed intervals, provided that each volume is allocated the same number of annotated slices. 3) Interpolating masks between annotated slices rarely enhances model performance, with exceptions of some specific configuration for 3D models.
• Abstract（参考訳）: 医用画像の自動セグメンテーションは、正確な手動アノテーションの入手に大きく依存している。 しかし、これらのアノテーションの生成は時間を要することが多く、高価であり、特別な専門知識(特に横断的な医療画像)を必要とすることもある。 したがって、アノテーションリソースの使用を最適化し、効率と有効性を確保することが不可欠である。 本稿では,「非インタラクティブなアノテーションパイプラインでは,横断的な医用画像のスライスをアノテーションとしてどのように選択して,結果のディープラーニングセグメンテーションモデルの性能を最大化するべきか」という問題を体系的に解決する。 注記予算,注記ケース数,注記スライス数,スライス選別技術,マスク補間を併用した4つの医用画像分割作業について実験を行った。 1) アノテーションの予算が与えられたら、ボリュームあたりのスライスを減らし、より多くのボリュームにアノテートすることがほとんどである。 2) 教師なしアクティブラーニング(UAL)による注釈用スライスの選択は,各ボリュームが同数の注釈付きスライスを割り当てている場合,ランダムに,あるいは一定間隔でスライスを選択するよりも優れている。 3) 注釈付きスライス間のマスクの補間は, 3次元モデルの特定の構成を除いて, モデル性能を高めることは滅多にない。

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