論文の概要: HELPNet: Hierarchical Perturbations Consistency and Entropy-guided Ensemble for Scribble Supervised Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18738v1
• Date: Wed, 25 Dec 2024 01:52:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:26:44.071638
• Title: HELPNet: Hierarchical Perturbations Consistency and Entropy-guided Ensemble for Scribble Supervised Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: HELPNet:Scribble Supervised Medical Image Segmentationのための階層的摂動一貫性とエントロピー誘導アンサンブル
• Authors: Xiao Zhang, Shaoxuan Wu, Peilin Zhang, Zhuo Jin, Xiaosong Xiong, Qirong Bu, Jingkun Chen, Jun Feng,
• Abstract要約: 本稿では,新しいスクリブルベースの弱教師付きセグメンテーションフレームワークHELPNetを提案する。 HELPNetはアノテーション効率とセグメンテーション性能のギャップを埋めるために3つのモジュールを統合する。 HELPNetは、スクリブルベースの弱教師付きセグメンテーションの最先端手法を著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.034121387622003
• License:
• Abstract: Creating fully annotated labels for medical image segmentation is prohibitively time-intensive and costly, emphasizing the necessity for innovative approaches that minimize reliance on detailed annotations. Scribble annotations offer a more cost-effective alternative, significantly reducing the expenses associated with full annotations. However, scribble annotations offer limited and imprecise information, failing to capture the detailed structural and boundary characteristics necessary for accurate organ delineation. To address these challenges, we propose HELPNet, a novel scribble-based weakly supervised segmentation framework, designed to bridge the gap between annotation efficiency and segmentation performance. HELPNet integrates three modules. The Hierarchical perturbations consistency (HPC) module enhances feature learning by employing density-controlled jigsaw perturbations across global, local, and focal views, enabling robust modeling of multi-scale structural representations. Building on this, the Entropy-guided pseudo-label (EGPL) module evaluates the confidence of segmentation predictions using entropy, generating high-quality pseudo-labels. Finally, the structural prior refinement (SPR) module incorporates connectivity and bounded priors to enhance the precision and reliability and pseudo-labels. Experimental results on three public datasets ACDC, MSCMRseg, and CHAOS show that HELPNet significantly outperforms state-of-the-art methods for scribble-based weakly supervised segmentation and achieves performance comparable to fully supervised methods. The code is available at https://github.com/IPMI-NWU/HELPNet.
• Abstract（参考訳）: 医用画像セグメンテーションのための完全なアノテートラベルの作成は、詳細なアノテーションへの依存を最小限に抑える革新的なアプローチの必要性を強調し、時間的かつコスト的に禁止されている。 Scribbleアノテーションは、よりコスト効率の良い代替手段を提供し、完全なアノテーションに関連するコストを大幅に削減します。 しかし、スクリブルアノテーションは限定的で不正確な情報を提供しており、正確な臓器記述に必要な詳細な構造的・境界的特徴を捉えていない。 これらの課題に対処するために,アノテーション効率とセグメンテーション性能のギャップを埋める新しいスクリブルベースの弱教師付きセグメンテーションフレームワークHELPNetを提案する。 HELPNetは3つのモジュールを統合する。 階層的摂動整合(HPC)モジュールは、グローバル、ローカル、フォーカスビューにわたる密度制御ジグソー摂動を用いて特徴学習を強化し、マルチスケール構造表現の堅牢なモデリングを可能にする。 これに基づいて、エントロピー誘導擬似ラベル(EGPL)モジュールはエントロピーを用いたセグメンテーション予測の信頼性を評価し、高品質な擬似ラベルを生成する。 最後に、構造的事前改善(SPR)モジュールは、接続性と境界付き事前を組み込んで、精度と信頼性と擬似ラベルを強化する。 ACDC、MSCMRseg、CHAOSの3つの公開データセットによる実験結果から、HELPNetはスクリブルベースの弱教師付きセグメンテーションにおいて最先端の手法を著しく上回り、完全に教師付き手法に匹敵する性能を達成することが示された。 コードはhttps://github.com/IPMI-NWU/HELPNetで公開されている。

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