論文の概要: Learning Semantic Directions for Feature Augmentation in Domain-Generalized Medical Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23326v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 08:14:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.312292
• Title: Learning Semantic Directions for Feature Augmentation in Domain-Generalized Medical Segmentation
• Title（参考訳）: 領域一般化医療セグメントにおける特徴増強のための意味的方向性の学習
• Authors: Yingkai Wang, Yaoyao Zhu, Xiuding Cai, Yuhao Xiao, Haotian Wu, Yu Yao,
• Abstract要約: 医用画像分割に適した領域一般化フレームワークを提案する。 提案手法は,ドメイン統計に導かれる暗黙的特徴摂動を導入することにより,ドメイン固有の変動に対する堅牢性を向上させる。 私たちのフレームワークは、既存のドメインの一般化アプローチを一貫して上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.669116640409403
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image segmentation plays a crucial role in clinical workflows, but domain shift often leads to performance degradation when models are applied to unseen clinical domains. This challenge arises due to variations in imaging conditions, scanner types, and acquisition protocols, limiting the practical deployment of segmentation models. Unlike natural images, medical images typically exhibit consistent anatomical structures across patients, with domain-specific variations mainly caused by imaging conditions. This unique characteristic makes medical image segmentation particularly challenging. To address this challenge, we propose a domain generalization framework tailored for medical image segmentation. Our approach improves robustness to domain-specific variations by introducing implicit feature perturbations guided by domain statistics. Specifically, we employ a learnable semantic direction selector and a covariance-based semantic intensity sampler to modulate domain-variant features while preserving task-relevant anatomical consistency. Furthermore, we design an adaptive consistency constraint that is selectively applied only when feature adjustment leads to degraded segmentation performance. This constraint encourages the adjusted features to align with the original predictions, thereby stabilizing feature selection and improving the reliability of the segmentation. Extensive experiments on two public multi-center benchmarks show that our framework consistently outperforms existing domain generalization approaches, achieving robust and generalizable segmentation performance across diverse clinical domains.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは、臨床ワークフローにおいて重要な役割を果たすが、モデルが見えない臨床領域に適用された場合、ドメインシフトは、しばしばパフォーマンスの低下につながる。 この課題は、画像条件、スキャナータイプ、取得プロトコルのバリエーションによって起こり、セグメンテーションモデルの実用的展開が制限される。 自然画像とは異なり、医用画像は一般的に患者全体にわたって一貫した解剖学的構造を示す。 この特徴は、医用画像のセグメンテーションを特に困難にしている。 この課題に対処するために,医用画像分割に適した領域一般化フレームワークを提案する。 提案手法は,ドメイン統計に導かれる暗黙的特徴摂動を導入することにより,ドメイン固有の変動に対する堅牢性を向上させる。 具体的には、学習可能な意味方向セレクタと共分散に基づく意味強度サンプリング器を用いて、タスク関連解剖学的一貫性を維持しながら、ドメイン変分の特徴を変調する。 さらに,特徴調整が劣化セグメンテーション性能に繋がる場合にのみ選択的に適用可能な適応整合制約を設計する。 この制約は、調整された特徴を元の予測に合わせるように促し、特徴の選択を安定化させ、セグメンテーションの信頼性を向上させる。 2つのパブリックなマルチセンターベンチマークの大規模な実験により、我々のフレームワークは既存のドメインの一般化アプローチを一貫して上回り、様々な臨床領域で堅牢で一般化可能なセグメンテーション性能を実現している。

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