論文の概要: BASIC: Semi-supervised Multi-organ Segmentation with Balanced Subclass Regularization and Semantic-conflict Penalty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03580v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 07:08:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:49:34.880750
• Title: BASIC: Semi-supervised Multi-organ Segmentation with Balanced Subclass Regularization and Semantic-conflict Penalty
• Title（参考訳）: BASIC: バランスの取れたサブクラス正規化とセマンティック・コンフリクトのペナルティを併用した半教師付き多臓器分割
• Authors: Zhenghao Feng, Lu Wen, Yuanyuan Xu, Binyu Yan, Xi Wu, Jiliu Zhou, Yan Wang,
• Abstract要約: BAlanced Subclass regularIzation and semantic-Conflict penalty mechanism (BASIC) を用いた,半教師付きマルチオーガナイゼーション(MoS)のための未バイアス知識の学習を目的とした,革新的な半教師付きネットワークを提案する。 サブクラス内の類似のセマンティック情報とそれに対応するオリジナルクラスを考慮し, 親クラスと矛盾するSCS予測に対して, 重度の罰を課すような, セマンティック・コンフリクトのペナルティ機構を考案した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.492173873748214
• License:
• Abstract: Semi-supervised learning (SSL) has shown notable potential in relieving the heavy demand of dense prediction tasks on large-scale well-annotated datasets, especially for the challenging multi-organ segmentation (MoS). However, the prevailing class-imbalance problem in MoS caused by the substantial variations in organ size exacerbates the learning difficulty of the SSL network. To address this issue, in this paper, we propose an innovative semi-supervised network with BAlanced Subclass regularIzation and semantic-Conflict penalty mechanism (BASIC) to effectively learn the unbiased knowledge for semi-supervised MoS. Concretely, we construct a novel auxiliary subclass segmentation (SCS) task based on priorly generated balanced subclasses, thus deeply excavating the unbiased information for the main MoS task with the fashion of multi-task learning. Additionally, based on a mean teacher framework, we elaborately design a balanced subclass regularization to utilize the teacher predictions of SCS task to supervise the student predictions of MoS task, thus effectively transferring unbiased knowledge to the MoS subnetwork and alleviating the influence of the class-imbalance problem. Considering the similar semantic information inside the subclasses and their corresponding original classes (i.e., parent classes), we devise a semantic-conflict penalty mechanism to give heavier punishments to the conflicting SCS predictions with wrong parent classes and provide a more accurate constraint to the MoS predictions. Extensive experiments conducted on two publicly available datasets, i.e., the WORD dataset and the MICCAI FLARE 2022 dataset, have verified the superior performance of our proposed BASIC compared to other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習(SSL)は、大規模な注釈付きデータセット、特に挑戦的なマルチ組織セグメンテーション(MoS)において、高密度予測タスクの強い需要を緩和する上で、顕著な可能性を示している。 しかし,臓器サイズが大きく変化したことによるMoSのクラス不均衡問題は,SSLネットワークの学習困難を悪化させる。 本稿では, BAlanced Subclass regularIzation と意味紛争補償機構 (BASIC) を用いた, 半教師付きMOSの非バイアス知識を効果的に学習するための, 革新的な半教師付きネットワークを提案する。 具体的には、予め生成されたバランスの取れたサブクラスに基づいて、新しい補助サブクラスセグメンテーション(SCS)タスクを構築し、マルチタスク学習の手法を用いて、メインのMoSタスクのバイアスのない情報を深く掘り下げる。 さらに、平均的な教師の枠組みに基づいて、バランスのとれたサブクラス正規化を精巧に設計し、SCSタスクの教師予測を利用してMoSタスクの生徒予測を監督し、非バイアスの知識をMoSサブネットワークに効果的に転送し、クラス不均衡問題の影響を軽減する。 サブクラス内の類似した意味情報と対応する元のクラス(例えば親クラス)を考慮すると、矛盾するSCS予測と間違った親クラスとの重大な罰を課し、MoS予測により正確な制約を与えるセマンティック・コンフリクト・ペナルティ・メカニズムを考案する。 WORDデータセットとMICCAI FLARE 2022データセットの2つの公開データセットで実施された大規模な実験により、提案したBASICの性能は他の最先端手法と比較して高い性能が確認された。

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