論文の概要: Boosting Sclera Segmentation through Semi-supervised Learning with Fewer Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07750v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 23:38:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:29:23.061147
• Title: Boosting Sclera Segmentation through Semi-supervised Learning with Fewer Labels
• Title（参考訳）: 低ラベルを用いた半教師あり学習によるスクレラセグメンテーションの促進
• Authors: Guanjun Wang, Lu Wang, Ning Niu, Qiaoyi Yao, Yixuan Wang, Sufen Ren, Shengchao Chen,
• Abstract要約: 本稿では,ラベル付きサンプルを限定した新しいスクレラセグメンテーションフレームワークを提案する。 本研究では,領域固有の改良と画像に基づく空間変換を統合し,セグメンテーション性能を向上させる半教師付き学習手法を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.313448026908729
• License:
• Abstract: Sclera segmentation is crucial for developing automatic eye-related medical computer-aided diagnostic systems, as well as for personal identification and verification, because the sclera contains distinct personal features. Deep learning-based sclera segmentation has achieved significant success compared to traditional methods that rely on hand-crafted features, primarily because it can autonomously extract critical output-related features without the need to consider potential physical constraints. However, achieving accurate sclera segmentation using these methods is challenging due to the scarcity of high-quality, fully labeled datasets, which depend on costly, labor-intensive medical acquisition and expertise. To address this challenge, this paper introduces a novel sclera segmentation framework that excels with limited labeled samples. Specifically, we employ a semi-supervised learning method that integrates domain-specific improvements and image-based spatial transformations to enhance segmentation performance. Additionally, we have developed a real-world eye diagnosis dataset to enrich the evaluation process. Extensive experiments on our dataset and two additional public datasets demonstrate the effectiveness and superiority of our proposed method, especially with significantly fewer labeled samples.
• Abstract（参考訳）: スクレラのセグメンテーションは、視線関連コンピュータ支援診断システムの開発や、スクレラに特有の個人的特徴があるため、個人的識別と検証に不可欠である。 深層学習に基づくスクレラセグメンテーションは、手作りの機能に依存する従来の手法と比較して大きな成功を収めている。 しかし、これらの方法で正確なスクレラセグメンテーションを実現することは、高価で労働集約的な医学的取得と専門知識に依存する高品質で完全なラベル付きデータセットが不足しているため、困難である。 この課題に対処するために,限定されたラベル付きサンプルを排他的に扱える新しいスクレラセグメンテーションフレームワークを提案する。 具体的には、領域固有の改善と画像に基づく空間変換を統合し、セグメンテーション性能を向上させる半教師付き学習手法を用いる。 さらに,評価プロセスの充実を図るために,実世界の眼科診断データセットを開発した。 我々のデータセットと2つの追加の公開データセットに関する大規模な実験は、提案手法の有効性と優位性を示し、特にラベル付きサンプルが著しく少ない。

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