論文の概要: Leveraging Labelled Data Knowledge: A Cooperative Rectification Learning Network for Semi-supervised 3D Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11456v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 05:29:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:15:12.766179
• Title: Leveraging Labelled Data Knowledge: A Cooperative Rectification Learning Network for Semi-supervised 3D Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: ラベル付きデータ知識の活用:半教師付き3次元医用画像セグメンテーションのための協調的整形学習ネットワーク
• Authors: Yanyan Wang, Kechen Song, Yuyuan Liu, Shuai Ma, Yunhui Yan, Gustavo Carneiro,
• Abstract要約: 半教師付き3次元医用画像セグメンテーションは,少ないラベル付きデータと多数の非ラベル付きデータを用いて正確なセグメンテーションを実現することを目的としている。 半教師付き学習法の設計における主な課題は、学習に未学習データを効果的に活用することである。 一貫性学習戦略のための高品質な擬似ラベルを作成するための新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.94353306813293
• License:
• Abstract: Semi-supervised 3D medical image segmentation aims to achieve accurate segmentation using few labelled data and numerous unlabelled data. The main challenge in the design of semi-supervised learning methods consists in the effective use of the unlabelled data for training. A promising solution consists of ensuring consistent predictions across different views of the data, where the efficacy of this strategy depends on the accuracy of the pseudo-labels generated by the model for this consistency learning strategy. In this paper, we introduce a new methodology to produce high-quality pseudo-labels for a consistency learning strategy to address semi-supervised 3D medical image segmentation. The methodology has three important contributions. The first contribution is the Cooperative Rectification Learning Network (CRLN) that learns multiple prototypes per class to be used as external knowledge priors to adaptively rectify pseudo-labels at the voxel level. The second contribution consists of the Dynamic Interaction Module (DIM) to facilitate pairwise and cross-class interactions between prototypes and multi-resolution image features, enabling the production of accurate voxel-level clues for pseudo-label rectification. The third contribution is the Cooperative Positive Supervision (CPS), which optimises uncertain representations to align with unassertive representations of their class distributions, improving the model's accuracy in classifying uncertain regions. Extensive experiments on three public 3D medical segmentation datasets demonstrate the effectiveness and superiority of our semi-supervised learning method.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き3次元医用画像セグメンテーションは,少ないラベル付きデータと多数の非ラベル付きデータを用いて正確なセグメンテーションを実現することを目的としている。 半教師付き学習法の設計における主な課題は、学習に未学習データを効果的に活用することである。 この戦略の有効性は、この一貫性学習戦略のためにモデルが生成した擬似ラベルの精度に依存する。 本稿では,半教師付き3次元医用画像セグメンテーションに対処するための一貫性学習戦略として,高品質な擬似ラベルを作成するための新しい手法を提案する。 方法論には3つの重要な貢献がある。 最初のコントリビューションはCRLN(Cooperative Rectification Learning Network)である。これは、クラスごとに複数のプロトタイプを学習して外部知識として使用し、voxelレベルで擬似ラベルを適応的に修正する。 第2のコントリビューションはDynamic Interaction Module (DIM) で構成されており、プロトタイプと多解像度画像の特徴のペアワイズとクロスクラスな相互作用を容易にし、擬似ラベル修正のための正確なボクセルレベルの手がかりを作成できる。 第3の貢献はCPS(Cooperative Positive Supervision)であり、不確定な表現を最適化し、不確定な領域の分類におけるモデルの精度を向上させる。 3つの公開3次元医用セグメンテーションデータセットの大規模実験により, 半教師あり学習法の有効性と優位性を示した。

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