論文の概要: AttnRegDeepLab: A Two-Stage Decoupled Framework for Interpretable Embryo Fragmentation Grading

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18454v2
• Date: Mon, 01 Dec 2025 09:34:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 15:37:38.227101
• Title: AttnRegDeepLab: A Two-Stage Decoupled Framework for Interpretable Embryo Fragmentation Grading
• Title（参考訳）: AttnRegDeepLab: 胚断片化解析のための2段階分離フレームワーク
• Authors: Ming-Jhe Lee,
• Abstract要約: 胚の断片化は、In Vitro Fertilization (IVF)における発生能を評価する上で重要な形態指標である 既存のディープラーニングソリューションは、しばしば臨床説明性に欠けたり、セグメンテーション領域の推定における累積誤差に悩まされる。 本研究では,マルチタスク学習を特徴とするフレームワークであるAttnRegDeepLabを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Embryo fragmentation is a morphological indicator critical for evaluating developmental potential in In Vitro Fertilization (IVF). However, manual grading is subjective and inefficient, while existing deep learning solutions often lack clinical explainability or suffer from accumulated errors in segmentation area estimation. To address these issues, this study proposes AttnRegDeepLab (Attention-Guided Regression DeepLab), a framework characterized by dual-branch Multi-Task Learning (MTL). A vanilla DeepLabV3+ decoder is modified by integrating Attention Gates into its skip connections, explicitly suppressing cytoplasmic noise to preserve contour details. Furthermore, a Multi-Scale Regression Head is introduced with a Feature Injection mechanism to propagate global grading priors into the segmentation task, rectifying systematic quantification errors. A 2-stage decoupled training strategy is proposed to address the gradient conflict in MTL. Also, a range-based loss is designed to leverage weakly labeled data. Our method achieves robust grading precision while maintaining excellent segmentation accuracy (Dice coefficient =0.729), in contrast to the end-to-end counterpart that might minimize grading error at the expense of contour integrity. This work provides a clinically interpretable solution that balances visual fidelity and quantitative precision.
• Abstract（参考訳）: 胚の断片化は、In Vitro Fertilization (IVF)の発達可能性を評価する上で重要な形態指標である。 しかし、手動グルーピングは主観的で非効率であるが、既存のディープラーニングソリューションは臨床説明性に欠けたり、セグメンテーション領域推定における累積誤差に悩まされる場合が多い。 これらの課題に対処するため,本研究では,マルチタスク学習(MTL)を特徴とするフレームワークであるAttnRegDeepLab(Attention-Guided Regression DeepLab)を提案する。 バニラのDeepLabV3+デコーダは、Attention Gatesをスキップ接続に統合することで変更され、輪郭の詳細を保存するために細胞質のノイズを明示的に抑制する。 さらに、多スケール回帰ヘッドは、グローバルグレーディング先行をセグメンテーションタスクに伝播させ、体系的な定量化エラーを是正する機能注入機構を備える。 MTLの勾配競合に対処するために, 2段階分離型トレーニング戦略を提案する。 また、弱いラベル付きデータを活用するために、レンジベースの損失が設計されている。 本手法は,輪郭整合性を犠牲にし,階調誤差を最小限に抑えつつ,高いセグメンテーション精度(Dice coefficient =0.729)を維持しながら,頑健な階調精度を実現する。 この研究は、視覚的忠実度と定量的精度のバランスをとる、臨床的に解釈可能なソリューションを提供する。

関連論文リスト

• Interpretable and backpropagation-free Green Learning for efficient multi-task echocardiographic segmentation and classification [23.395777551262494]
  グリーンラーニングフレームワークは、左室(LV)セグメンテーションとLVEFの同時分類を実行する。 EchoNet-Dynamicデータセットでは、MTGLモデルは最先端の分類とセグメンテーション性能を達成する。 この研究は、GLパラダイムが複雑な医用画像解析のための高精度、効率的、解釈可能なソリューションを提供できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-27T16:04:42Z)
• Dual-Stage Reweighted MoE for Long-Tailed Egocentric Mistake Detection [85.0189917888094]
  本稿では,微妙で頻繁なミスによって生じる課題に対処するため,Dual-Stage Reweighted Mixture-of-Experts (DR-MoE) フレームワークを提案する。 提案手法は,特に稀かつ曖昧な誤りの特定において,高い性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-16T12:00:42Z)
• Grad-CL: Source Free Domain Adaptation with Gradient Guided Feature Disalignment [3.2371089062298317]
  Grad-CLは、新しいソースフリーなドメイン適応フレームワークである。 ソースデータへのアクセスを必要とせずにセグメンテーションのパフォーマンスに適応する。 最先端の教師なしおよびソースフリーなドメイン適応手法より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-12T10:51:46Z)
• OCSVM-Guided Representation Learning for Unsupervised Anomaly Detection [1.0190194769786831]
  Unsupervised Anomaly Detection (UAD) は、ラベル付きデータなしで異常を検出することを目的としている。 解析的に解ける一級SVMを用いて表現学習を緊密に結合する新しい手法を提案する。 このモデルは、MNIST-Cに基づく新しいベンチマークと、挑戦的な脳MRI微妙な病変検出タスクの2つのタスクで評価されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-25T13:00:40Z)
• Ambiguity-aware Point Cloud Segmentation by Adaptive Margin Contrastive Learning [65.94127546086156]
  本稿では,ポイントクラウド上のセマンティックセマンティックセグメンテーションのための適応的マージン比較学習法を提案する。 まず,両立度推定フレームワークにコントラスト学習を組み込んだAMContrast3Dを設計する。 共同トレーニングの洞察に触発されて、並列にトレーニングされた2つのブランチとAMContrast3D++を統合することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-09T07:00:32Z)
• Decentralized Nonconvex Composite Federated Learning with Gradient Tracking and Momentum [78.27945336558987]
  分散サーバ(DFL)はクライアント・クライアント・アーキテクチャへの依存をなくす。 非滑らかな正規化はしばしば機械学習タスクに組み込まれる。 本稿では,これらの問題を解決する新しいDNCFLアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-17T08:32:25Z)
• HDC: Hierarchical Distillation for Multi-level Noisy Consistency in Semi-Supervised Fetal Ultrasound Segmentation [2.964206587462833]
  HDCと呼ばれる新しい半教師付きセグメンテーションフレームワークが提案されている。 この枠組みは,特徴表現の整合化のための相関誘導損失と,雑音の多い学生学習を安定化するための相互情報損失の2つの目的を持つ階層的蒸留機構を導入している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-14T04:52:24Z)
• Flip Learning: Weakly Supervised Erase to Segment Nodules in Breast Ultrasound [40.97115667616978]
  正確なセグメンテーションのために2D/3Dボックスにのみ依存するFlip Learningと呼ばれる新しい学習ベースのWSSフレームワークを導入する。 ボックスからターゲットを消去して分類タグのフリップを容易にするために複数のエージェントが使用され、消去された領域が予測されたセグメンテーションマスクとして機能する。 提案手法は最先端のWSS手法や基礎モデルより優れており,完全教師付き学習アルゴリズムと同等の性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-26T16:20:02Z)
• PMT: Progressive Mean Teacher via Exploring Temporal Consistency for Semi-Supervised Medical Image Segmentation [51.509573838103854]
  医用画像セグメンテーションのための半教師付き学習フレームワークであるプログレッシブ平均教師(PMT)を提案する。 我々のPMTは、トレーニングプロセスにおいて、堅牢で多様な特徴を学習することで、高忠実な擬似ラベルを生成する。 CT と MRI の異なる2つのデータセットに対する実験結果から,本手法が最先端の医用画像分割法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-08T15:02:25Z)
• Multi-Granularity Semantic Revision for Large Language Model Distillation [66.03746866578274]
  LLM蒸留における多粒性セマンティックリビジョン法を提案する。 シーケンスレベルでは、シーケンス修正と再生戦略を提案する。 トークンレベルでは、蒸留目的関数として、Kulback-Leibler損失を補正する分布適応クリッピングを設計する。 スパンレベルでは、シーケンスのスパン前処理を利用して、スパン内の確率相関を計算し、教師と学生の確率相関を一貫性に制約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-14T03:51:49Z)
• End-to-End Supervised Multilabel Contrastive Learning [38.26579519598804]
  マルチラベル表現学習は、オブジェクトカテゴリ間のラベル依存やデータ関連の問題に関連付けられる難しい問題として認識されている。 近年の進歩は、モデルとデータ中心の視点からこれらの課題に対処している。 KMCLと呼ばれる新しいエンドツーエンドのトレーニングフレームワークを提案し、モデルとデータ中心の設計の欠点に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-08T12:46:57Z)
• GSB: Group Superposition Binarization for Vision Transformer with Limited Training Samples [46.025105938192624]
  Vision Transformer (ViT) は様々なコンピュータビジョンタスクにおいて顕著に機能している。 ViTは通常、比較的限られた数のトレーニングサンプルで深刻なオーバーフィッティング問題に悩まされる。 本稿では,GSB(Group Superposition Binarization)と呼ばれる新しいモデルバイナライゼーション手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-13T14:48:09Z)
• Rethinking Semi-Supervised Medical Image Segmentation: A Variance-Reduction Perspective [51.70661197256033]
  医用画像セグメンテーションのための階層化グループ理論を用いた半教師付きコントラスト学習フレームワークARCOを提案する。 まず、分散還元推定の概念を用いてARCOを構築することを提案し、特定の分散還元技術が画素/ボクセルレベルのセグメンテーションタスクにおいて特に有用であることを示す。 5つの2D/3D医療データセットと3つのセマンティックセグメンテーションデータセットのラベル設定が異なる8つのベンチマークで、我々のアプローチを実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-03T13:50:25Z)
• Learning Compact Features via In-Training Representation Alignment [19.273120635948363]
  各エポックでは、トレーニングセットからサンプリングしたミニバッチを用いて損失関数の真の勾配を推定する。 In-Training Representation Alignment (ITRA) を提案する。 また,特徴表現学習における一致損失の望ましい影響を厳密に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T22:23:22Z)
• An Uncertainty-Driven GCN Refinement Strategy for Organ Segmentation [53.425900196763756]
  本研究では,不確実性解析とグラフ畳み込みネットワークに基づくセグメンテーション改善手法を提案する。 半教師付きグラフ学習問題を定式化するために、特定の入力ボリュームにおける畳み込みネットワークの不確実性レベルを用いる。 本手法は膵臓で1%,脾臓で2%向上し,最先端のCRF改善法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-06T18:55:07Z)
• Towards Robust Partially Supervised Multi-Structure Medical Image Segmentation on Small-Scale Data [123.03252888189546]
  データ不足下における部分教師付き学習(PSL)における方法論的ギャップを埋めるために,不確実性下でのビシナルラベル(VLUU)を提案する。 マルチタスク学習とヴィジナルリスク最小化によって動機づけられたVLUUは、ビジナルラベルを生成することによって、部分的に教師付き問題を完全な教師付き問題に変換する。 本研究は,ラベル効率の高い深層学習における新たな研究の方向性を示唆するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-28T16:31:00Z)
• Unbiased Risk Estimators Can Mislead: A Case Study of Learning with Complementary Labels [92.98756432746482]
  我々は,補完ラベルを用いた学習という,弱教師付き問題を研究する。 勾配推定の品質はリスク最小化においてより重要であることを示す。 本稿では,ゼロバイアスと分散の低減を両立させる新しい補助的相補的損失(SCL)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-05T04:19:37Z)
• Cogradient Descent for Bilinear Optimization [124.45816011848096]
  双線形問題に対処するために、CoGDアルゴリズム(Cogradient Descent Algorithm)を導入する。 一方の変数は、他方の変数との結合関係を考慮し、同期勾配降下をもたらす。 本アルゴリズムは,空間的制約下での1変数の問題を解くために応用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T13:41:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。