論文の概要: Uncertainty-Guided Cross Attention Ensemble Mean Teacher for Semi-supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15380v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 20:16:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 16:24:07.681617
• Title: Uncertainty-Guided Cross Attention Ensemble Mean Teacher for Semi-supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 半教師型医用イメージセグメンテーションのための不確実性ガイド型クロスアテンションアンサンブル教師
• Authors: Meghana Karri, Amit Soni Arya, Koushik Biswas, Nicol`o Gennaro, Vedat Cicek, Gorkem Durak, Yuri S. Velichko, Ulas Bagci,
• Abstract要約: 本研究は,医用画像セグメンテーションにおける最先端のパフォーマンスを実現するための新しいフレームワーク,Uncertainty-Guided Cross Attention Ensemble Mean Teacher (UG-CEMT)を提案する。 UG-CEMTは10%のラベル付きデータのみを用いて,完全教師付き手法の性能にアプローチした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4091224187043125
• License:
• Abstract: This work proposes a novel framework, Uncertainty-Guided Cross Attention Ensemble Mean Teacher (UG-CEMT), for achieving state-of-the-art performance in semi-supervised medical image segmentation. UG-CEMT leverages the strengths of co-training and knowledge distillation by combining a Cross-attention Ensemble Mean Teacher framework (CEMT) inspired by Vision Transformers (ViT) with uncertainty-guided consistency regularization and Sharpness-Aware Minimization emphasizing uncertainty. UG-CEMT improves semi-supervised performance while maintaining a consistent network architecture and task setting by fostering high disparity between sub-networks. Experiments demonstrate significant advantages over existing methods like Mean Teacher and Cross-pseudo Supervision in terms of disparity, domain generalization, and medical image segmentation performance. UG-CEMT achieves state-of-the-art results on multi-center prostate MRI and cardiac MRI datasets, where object segmentation is particularly challenging. Our results show that using only 10\% labeled data, UG-CEMT approaches the performance of fully supervised methods, demonstrating its effectiveness in exploiting unlabeled data for robust medical image segmentation. The code is publicly available at \url{https://github.com/Meghnak13/UG-CEMT}
• Abstract（参考訳）: 本研究は, 半教師型医用画像セグメンテーションにおける最先端のパフォーマンスを実現するための新しいフレームワーク, Uncertainty-Guided Cross Attention Ensemble Mean Teacher (UG-CEMT)を提案する。 UG-CEMTは、ビジョントランスフォーマー(ViT)にインスパイアされたCEMT(Cross-attention Ensemble Mean Teacher framework)と不確実性誘導整合正則化と、不確実性を強調するシャープネス・アウェア最小化を組み合わせることで、コトレーニングと知識蒸留の強みを活用する。 UG-CEMTは、サブネットワーク間の高い格差を育むことにより、一貫したネットワークアーキテクチャとタスク設定を維持しながら、半教師付き性能を向上させる。 実験は、相違、領域の一般化、医療画像のセグメンテーション性能の点で、平均教師やクロス・プルード・スーパービジョンのような既存の手法よりも大きな優位性を示す。 UG-CEMTは、多心性前立腺MRIと心臓MRIデータセットの最先端の結果を得る。 UG-CEMTは, ラベル付きデータのみを用いて, 完全教師付き手法の性能にアプローチし, 堅牢な医用画像セグメンテーションにおけるラベル付きデータの利用の有効性を実証した。 コードは \url{https://github.com/Meghnak13/UG-CEMT} で公開されている。

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