論文の概要: Adaptive Noise-Tolerant Network for Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07163v2
• Date: Wed, 15 Jan 2025 00:54:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:52:33.279988
• Title: Adaptive Noise-Tolerant Network for Image Segmentation
• Title（参考訳）: 画像分割のための適応型耐雑音ネットワーク
• Authors: Weizhi Li,
• Abstract要約: そこで本研究では,非完全・ノイズセグメンテーションとオフザシェルフセグメンテーションアルゴリズムを組み合わせることで,適応型ノイズ耐性ネットワーク(ANTN)モデルにより,より優れたセグメンテーション結果が得られるかどうかを考察する。 1)複数のノイズラベルを1つのディープラーニングモデルに統合できる,(2)確率的パラメータを含む雑音分割モデリングは、与えられたテスト画像の外観に応じて適応する,という2つの新しい側面で、ノイズラベルのディープラーニングを画像セグメンテーションに拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.57731592348751
• License:
• Abstract: Unlike image classification and annotation, for which deep network models have achieved dominating superior performances compared to traditional computer vision algorithms, deep learning for automatic image segmentation still faces critical challenges. One of such hurdles is to obtain ground-truth segmentations as the training labels for deep network training. Especially when we study biomedical images, such as histopathological images (histo-images), it is unrealistic to ask for manual segmentation labels as the ground truth for training due to the fine image resolution as well as the large image size and complexity. In this paper, instead of relying on clean segmentation labels, we study whether and how integrating imperfect or noisy segmentation results from off-the-shelf segmentation algorithms may help achieve better segmentation results through a new Adaptive Noise-Tolerant Network (ANTN) model. We extend the noisy label deep learning to image segmentation with two novel aspects: (1) multiple noisy labels can be integrated into one deep learning model; (2) noisy segmentation modeling, including probabilistic parameters, is adaptive, depending on the given testing image appearance. Implementation of the new ANTN model on both the synthetic data and real-world histo-images demonstrates its effectiveness and superiority over off-the-shelf and other existing deep-learning-based image segmentation algorithms.
• Abstract（参考訳）: 画像分類やアノテーションとは異なり、ディープ・ネットワーク・モデルは従来のコンピュータビジョン・アルゴリズムよりも優れた性能を達成している。 このようなハードルの1つは、ディープネットワークトレーニングのトレーニングラベルとして、地道的なセグメンテーションを得ることである。 特に, 病理画像(組織像)などの生体画像の研究では, 画像の微細化, 画像サイズ, 複雑化などにより, 手動セグメンテーションラベルをトレーニングの基礎として求めることは現実的ではない。 本稿では, クリーンなセグメンテーションラベルに頼るのではなく, オフザシェルフセグメンテーションアルゴリズムによる不完全なセグメンテーション結果とノイズのセグメンテーション結果の統合が, 新たなアダプティブノイズ耐性ネットワーク(ANTN)モデルにより, より優れたセグメンテーション結果が得られるかを検討した。 1)複数のノイズラベルを1つのディープラーニングモデルに統合できる,(2)確率的パラメータを含む雑音分割モデリングは、与えられたテスト画像の外観に応じて適応する,という2つの新しい側面で、ノイズラベルのディープラーニングを画像セグメンテーションに拡張する。 合成データと実世界のヒストグラムの両方に対する新しいANTNモデルの実装は、オフザシェルフや他の既存のディープラーニングベースの画像セグメンテーションアルゴリズムよりも効果と優位性を示している。

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