論文の概要: Dual Cross-image Semantic Consistency with Self-aware Pseudo Labeling for Semi-supervised Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21440v1
- Date: Tue, 29 Jul 2025 02:26:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.553771
- Title: Dual Cross-image Semantic Consistency with Self-aware Pseudo Labeling for Semi-supervised Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: 半教師型医用画像分割のための自己認識擬似ラベルを用いた二重画像横断的セマンティック一貫性
- Authors: Han Wu, Chong Wang, Zhiming Cui,
- Abstract要約: 半教師付き学習は、医学画像セグメンテーションにおける限られたラベル付きトレーニングデータの課題に取り組むのに非常に効果的であることが証明されている。
半教師型医用画像分割のための新しいアンダーラインDual underlineimage underlineSemantic underlineConsistency(DuCiSC)学習フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.93815368545141
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Semi-supervised learning has proven highly effective in tackling the challenge of limited labeled training data in medical image segmentation. In general, current approaches, which rely on intra-image pixel-wise consistency training via pseudo-labeling, overlook the consistency at more comprehensive semantic levels (e.g., object region) and suffer from severe discrepancy of extracted features resulting from an imbalanced number of labeled and unlabeled data. To overcome these limitations, we present a new \underline{Du}al \underline{C}ross-\underline{i}mage \underline{S}emantic \underline{C}onsistency (DuCiSC) learning framework, for semi-supervised medical image segmentation. Concretely, beyond enforcing pixel-wise semantic consistency, DuCiSC proposes dual paradigms to encourage region-level semantic consistency across: 1) labeled and unlabeled images; and 2) labeled and fused images, by explicitly aligning their prototypes. Relying on the dual paradigms, DuCiSC can effectively establish consistent cross-image semantics via prototype representations, thereby addressing the feature discrepancy issue. Moreover, we devise a novel self-aware confidence estimation strategy to accurately select reliable pseudo labels, allowing for exploiting the training dynamics of unlabeled data. Our DuCiSC method is extensively validated on four datasets, including two popular binary benchmarks in segmenting the left atrium and pancreas, a multi-class Automatic Cardiac Diagnosis Challenge dataset, and a challenging scenario of segmenting the inferior alveolar nerve that features complicated anatomical structures, showing superior segmentation results over previous state-of-the-art approaches. Our code is publicly available at \href{https://github.com/ShanghaiTech-IMPACT/DuCiSC}{https://github.com/ShanghaiTech-IMPACT/DuCiSC}.
- Abstract（参考訳）: 半教師付き学習は、医学画像セグメンテーションにおける限られたラベル付きトレーニングデータの課題に取り組むのに非常に効果的であることが証明されている。
一般に、擬似ラベルによる画素内一貫性トレーニングを頼りにしている現在のアプローチでは、より包括的な意味レベル(例えば、オブジェクト領域)での一貫性を見落とし、ラベル付きおよびラベルなしデータの不均衡数から抽出された特徴の厳密な相違に悩まされている。
これらの制約を克服するために, 半教師型医用画像セグメンテーションのための新しい \underline{Du}al \underline{C}ross-\underline{i}mage \underline{S}emantic \underline{C}onsistency (DuCiSC) 学習フレームワークを提案する。
具体的には、ピクセル単位のセマンティック一貫性を強制する以外に、DuCiSCは領域レベルのセマンティック一貫性を促進する2つのパラダイムを提案している。
1) ラベル付き及びラベルなしの画像,及び
2) プロトタイプを明示的にアライメントすることで,ラベル付きイメージと融合したイメージを実現した。
デュアルパラダイムに基づいて、DuCiSCはプロトタイプ表現を通じて一貫性のあるクロスイメージセマンティクスを効果的に確立し、特徴の相違問題に対処する。
さらに、信頼性の高い擬似ラベルを正確に選択し、ラベルなしデータのトレーニングダイナミクスを活用できるように、新しい自己認識型信頼度推定戦略を考案する。
我々のDuCiSC法は,左心房と膵臓のセグメンテーションにおける2つの一般的なバイナリベンチマーク,マルチクラス自動心臓診断チャレンジデータセット,複雑な解剖学的構造を特徴とする下歯槽神経のセグメンテーションという課題を含む4つのデータセットで広く検証されている。
私たちのコードは、 \href{https://github.com/ShanghaiTech-IMPACT/DuCiSC}{https://github.com/ShanghaiTech-IMPACT/DuCiSC}で公開されています。
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