論文の概要: A Unified Framework for Semi-Supervised Image Segmentation and Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03229v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 14:45:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:27:23.369121
• Title: A Unified Framework for Semi-Supervised Image Segmentation and Registration
• Title（参考訳）: 半スーパービジョンによる画像分割と登録のための統一フレームワーク
• Authors: Ruizhe Li, Grazziela Figueredo, Dorothee Auer, Rob Dineen, Paul Morgan, Xin Chen,
• Abstract要約: 画像登録モデルを組み込んだ新しい手法を導入し,注釈のないデータに対して擬似ラベルを生成する。 提案手法は2次元脳データセットを用いて評価され, 注釈付きデータのうち1%しか使用せず, 優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.220987375928411
• License:
• Abstract: Semi-supervised learning, which leverages both annotated and unannotated data, is an efficient approach for medical image segmentation, where obtaining annotations for the whole dataset is time-consuming and costly. Traditional semi-supervised methods primarily focus on extracting features and learning data distributions from unannotated data to enhance model training. In this paper, we introduce a novel approach incorporating an image registration model to generate pseudo-labels for the unannotated data, producing more geometrically correct pseudo-labels to improve the model training. Our method was evaluated on a 2D brain data set, showing excellent performance even using only 1\% of the annotated data. The results show that our approach outperforms conventional semi-supervised segmentation methods (e.g. teacher-student model), particularly in a low percentage of annotation scenario. GitHub: https://github.com/ruizhe-l/UniSegReg.
• Abstract（参考訳）: 注釈付きデータと注釈なしデータの両方を活用する半教師付き学習は、医用画像セグメンテーションの効率的なアプローチであり、データセット全体のアノテーションを取得するのに時間と費用がかかる。 従来の半教師付き手法は、主にモデルトレーニングを強化するために、注釈のないデータから特徴の抽出とデータ分布の学習に重点を置いている。 本稿では,画像登録モデルを組み込んだ新しい手法を導入し,無注釈データに対して擬似ラベルを生成することにより,より幾何学的に正しい擬似ラベルを生成し,モデルトレーニングを改善する。 提案手法は2次元脳データセットを用いて評価され, 注釈付きデータのうち1倍の精度で優れた性能を示した。 その結果,本手法は従来の半教師付きセグメンテーション手法(例えば教師-学生モデル)よりも優れており,特にアノテーションシナリオの低い割合で性能が向上していることがわかった。 GitHub: https://github.com/ruizhe-l/UniSegReg.com

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