論文の概要: Entropy-Guided Agreement-Diversity: A Semi-Supervised Active Learning Framework for Fetal Head Segmentation in Ultrasound
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17460v1
- Date: Sat, 24 Jan 2026 13:23:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-27 15:23:07.796921
- Title: Entropy-Guided Agreement-Diversity: A Semi-Supervised Active Learning Framework for Fetal Head Segmentation in Ultrasound
- Title（参考訳）: Entropy-Guided Agreement-Diversity: 超音波の胎児頭部分割のための半教師付きアクティブラーニングフレームワーク
- Authors: Fangyijie Wang, Siteng Ma, Guénolé Silvestre, Kathleen M. Curran,
- Abstract要約: 胎児の頭部分節のための2段階アクティブラーニングサンプリングであるEntropy-Guided Agreement-Diversity(EGAD)を提案する。
実験では、SSL-EGADは胎児の頭分割のための2つの公開データセットで平均94.57%と96.32%のDiceスコアを達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.594829845106234
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Fetal ultrasound (US) data is often limited due to privacy and regulatory restrictions, posing challenges for training deep learning (DL) models. While semi-supervised learning (SSL) is commonly used for fetal US image analysis, existing SSL methods typically rely on random limited selection, which can lead to suboptimal model performance by overfitting to homogeneous labeled data. To address this, we propose a two-stage Active Learning (AL) sampler, Entropy-Guided Agreement-Diversity (EGAD), for fetal head segmentation. Our method first selects the most uncertain samples using predictive entropy, and then refines the final selection using the agreement-diversity score combining cosine similarity and mutual information. Additionally, our SSL framework employs a consistency learning strategy with feature downsampling to further enhance segmentation performance. In experiments, SSL-EGAD achieves an average Dice score of 94.57\% and 96.32\% on two public datasets for fetal head segmentation, using 5\% and 10\% labeled data for training, respectively. Our method outperforms current SSL models and showcases consistent robustness across diverse pregnancy stage data. The code is available on \href{https://github.com/13204942/Semi-supervised-EGAD}{GitHub}.
- Abstract（参考訳）: 胎児超音波(US)データは、プライバシーと規制上の制約のためにしばしば制限され、ディープラーニング(DL)モデルをトレーニングする上での課題となる。
半教師付き学習(SSL)は胎児のUS画像解析に一般的に用いられているが、既存のSSLメソッドはランダムな制限の選択に依存しており、同種ラベル付きデータに過度に適合することで、最適以下のモデル性能につながる可能性がある。
そこで本研究では,胎児の頭部分割のための2段階アクティブラーニング(AL)サンプルであるEntropy-Guided Agreement-Diversity(EGAD)を提案する。
提案手法はまず,予測エントロピーを用いて最も不確実なサンプルを選択し,コサイン類似度と相互情報を組み合わせた合意-多様性スコアを用いて最終選択を洗練する。
さらに、SSLフレームワークでは、セグメンテーション性能をさらに向上するために、機能ダウンサンプリングを備えた一貫性学習戦略を採用しています。
実験では、SSL-EGADは、それぞれ5\%と10\%のラベル付きデータを使用して、胎児の頭分割のための2つの公開データセットの平均Diceスコア94.57\%と96.32\%を達成する。
本手法は現在のSSLモデルより優れており,妊娠期データ間で一貫した堅牢性を示す。
コードは \href{https://github.com/13204942/Semi-supervised-EGAD}{GitHub} で公開されている。
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