論文の概要: Style-Aware Blending and Prototype-Based Cross-Contrast Consistency for Semi-Supervised Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20729v1
- Date: Mon, 28 Jul 2025 11:26:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.093947
- Title: Style-Aware Blending and Prototype-Based Cross-Contrast Consistency for Semi-Supervised Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: 半監督型医用画像分割のためのスタイルアウェアブレンディングとプロトタイプベースのクロスコントラスト整合性
- Authors: Chaowei Chen, Xiang Zhang, Honglie Guo, Shunfang Wang,
- Abstract要約: スタイル認識型ブレンディングとプロトタイプベースのクロスコントラスト一貫性学習フレームワークを提案する。
ラベル付きデータとラベルなしデータの分散ミスマッチが統計的モーメントによって特徴付けられるという経験的観察から着想を得て,我々はスタイル誘導型分散混合モジュールを設計した。
強い擬似ラベルの潜在的なノイズを考慮すると,プロトタイプベースのクロスコントラスト戦略を導入し,情報監督信号の学習を促す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.989577402211973
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Weak-strong consistency learning strategies are widely employed in semi-supervised medical image segmentation to train models by leveraging limited labeled data and enforcing weak-to-strong consistency. However, existing methods primarily focus on designing and combining various perturbation schemes, overlooking the inherent potential and limitations within the framework itself. In this paper, we first identify two critical deficiencies: (1) separated training data streams, which lead to confirmation bias dominated by the labeled stream; and (2) incomplete utilization of supervisory information, which limits exploration of strong-to-weak consistency. To tackle these challenges, we propose a style-aware blending and prototype-based cross-contrast consistency learning framework. Specifically, inspired by the empirical observation that the distribution mismatch between labeled and unlabeled data can be characterized by statistical moments, we design a style-guided distribution blending module to break the independent training data streams. Meanwhile, considering the potential noise in strong pseudo-labels, we introduce a prototype-based cross-contrast strategy to encourage the model to learn informative supervisory signals from both weak-to-strong and strong-to-weak predictions, while mitigating the adverse effects of noise. Experimental results demonstrate the effectiveness and superiority of our framework across multiple medical segmentation benchmarks under various semi-supervised settings.
- Abstract（参考訳）: 弱ストロング整合性学習戦略は、限られたラベル付きデータを活用し、弱いストロング整合性を強制することによって、モデルを訓練するための半教師付き医療画像セグメンテーションに広く採用されている。
しかし、既存の手法は主に様々な摂動スキームの設計と組み合わせに重点を置いており、フレームワーク自体に固有の可能性と限界を見下ろしている。
本稿では,(1)ラベル付きストリームに支配される確証バイアスをもたらす訓練データストリームの分離,(2)強弱一貫性の探索を制限する監視情報の不完全活用,の2つの重要な欠陥を最初に同定する。
これらの課題に対処するため、我々はスタイル対応ブレンディングとプロトタイプベースのクロスコントラスト一貫性学習フレームワークを提案する。
具体的には,ラベル付きデータとラベルなしデータとの分布ミスマッチが統計的モーメントによって特徴付けられるという経験的観察に着想を得て,独立したトレーニングデータストリームを分割するためのスタイル誘導型分散混合モジュールを設計する。
一方、強い擬似ラベルの潜在的なノイズを考慮したクロスコントラスト戦略を導入し、弱い音と強い音の予測から情報伝達信号の学習を促すとともに、騒音の悪影響を緩和する。
実験により, 各種半教師付きセグメンテーション・ベンチマークにおいて, フレームワークの有効性と優位性を示した。
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