論文の概要: ERANet: Edge Replacement Augmentation for Semi-Supervised Meniscus Segmentation with Prototype Consistency Alignment and Conditional Self-Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07331v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 07:49:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:07:41.586371
• Title: ERANet: Edge Replacement Augmentation for Semi-Supervised Meniscus Segmentation with Prototype Consistency Alignment and Conditional Self-Training
• Title（参考訳）: ERANet: 初期整合性アライメントと条件付き自己訓練による半監督型半月板偏位に対するエッジリプレースメント増強
• Authors: Siyue Li, Yongcheng Yao, Junru Zhong, Shutian Zhao, Yudong Zhang, Shuihua Wang, Jin Hong, Weitian Chen,
• Abstract要約: 半教師付きメニスカスセグメンテーションフレームワークであるERANetを提案する。 ERANetは、エッジ置換強化(ERA)、プロトタイプ整合性調整(PCA)、条件付き自己学習(CST)戦略を統合している。 3D double Echo Steady State (DESS) と 3D Fast/Turbo Spin Echo (FSE/TSE) MRI を用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.530502204769807
• License:
• Abstract: Manual segmentation is labor-intensive, and automatic segmentation remains challenging due to the inherent variability in meniscal morphology, partial volume effects, and low contrast between the meniscus and surrounding tissues. To address these challenges, we propose ERANet, an innovative semi-supervised framework for meniscus segmentation that effectively leverages both labeled and unlabeled images through advanced augmentation and learning strategies. ERANet integrates three key components: edge replacement augmentation (ERA), prototype consistency alignment (PCA), and a conditional self-training (CST) strategy within a mean teacher architecture. ERA introduces anatomically relevant perturbations by simulating meniscal variations, ensuring that augmentations align with the structural context. PCA enhances segmentation performance by aligning intra-class features and promoting compact, discriminative feature representations, particularly in scenarios with limited labeled data. CST improves segmentation robustness by iteratively refining pseudo-labels and mitigating the impact of label noise during training. Together, these innovations establish ERANet as a robust and scalable solution for meniscus segmentation, effectively addressing key barriers to practical implementation. We validated ERANet comprehensively on 3D Double Echo Steady State (DESS) and 3D Fast/Turbo Spin Echo (FSE/TSE) MRI sequences. The results demonstrate the superior performance of ERANet compared to state-of-the-art methods. The proposed framework achieves reliable and accurate segmentation of meniscus structures, even when trained on minimal labeled data. Extensive ablation studies further highlight the synergistic contributions of ERA, PCA, and CST, solidifying ERANet as a transformative solution for semi-supervised meniscus segmentation in medical imaging.
• Abstract（参考訳）: 手動のセグメンテーションは労働集約的であり、半月板形態、部分体積効果、半月板と周囲の組織とのコントラストの低いため、自動セグメンテーションは依然として困難である。 これらの課題に対処するために,先進的な拡張と学習戦略を通じてラベル付き画像とラベルなし画像の両方を効果的に活用する,メニスカスセグメンテーションのための革新的な半教師付きフレームワークであるERANetを提案する。 ERANetは、エッジ置換強化(ERA)、プロトタイプ整合性調整(PCA)、条件付き自己学習(CST)戦略の3つの重要なコンポーネントを統合している。 ERAは、月経の変動をシミュレートすることで、解剖学的に関連する摂動を導入し、拡張が構造的文脈と整合することを保証する。 PCAは、特にラベル付きデータに制限のあるシナリオにおいて、クラス内の特徴の整列と、コンパクトで差別的な特徴表現の促進によってセグメンテーション性能を向上させる。 CSTは、擬似ラベルを反復精製し、トレーニング中のラベルノイズの影響を軽減することにより、セグメンテーションの堅牢性を向上させる。 これらのイノベーションは、ERANetをメニスカスセグメンテーションの堅牢でスケーラブルなソリューションとして確立し、実践的な実装における重要な障壁を効果的に解決する。 ERANetを3D Double Echo Steady State (DESS) と 3D Fast/Turbo Spin Echo (FSE/TSE) MRI で総合的に検証した。 その結果, 最先端手法と比較してERANetの性能が優れていた。 提案手法は,最小限のラベル付きデータを用いてトレーニングしても,メニスカス構造の信頼性と正確なセグメンテーションを実現する。 広範囲にわたるアブレーション研究は、ERA、PCA、CSTの相乗効果をさらに強調し、ERANetを医療画像における半監督半月板分断の変換解として固形化する。

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