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J-GLOBAL ID：202202245057810040   整理番号：22A1063721

半教師付き医用画像セグメンテーションのための不確実性誘導ボクセルレベル教師付きコントラスト学習【JST・京大機械翻訳】

Uncertainty-Guided Voxel-Level Supervised Contrastive Learning for Semi-Supervised Medical Image Segmentation

著者 (4件)： Hua Yu (College of Computer Science, Sichuan University, Section 4, Southern 1st Ring Rd, Chengdu, Sichuan 610065, P. R. China) ,  Shu Xin (College of Computer Science, Sichuan University, Section 4, Southern 1st Ring Rd, Chengdu, Sichuan 610065, P. R. China) ,  Wang Zizhou (College of Computer Science, Sichuan University, Section 4, Southern 1st Ring Rd, Chengdu, Sichuan 610065, P. R. China) ,  Zhang Lei (College of Computer Science, Sichuan University, Section 4, Southern 1st Ring Rd, Chengdu, Sichuan 610065, P. R. China)
資料名： International Journal of Neural Systems  (International Journal of Neural Systems)
巻： 32  号： 4  ページ： 2250016  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0880A  ISSN： 0129-0657  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 半教師つき学習は,大量のラベル無しデータによって提供される知識で,限られた良く注釈されたデータの学習を正則化することによって,過剰適合を減らし,医用画像セグメンテーションを容易にする。しかし,多くの誤用と従来の半監督法におけるデータの活用がある。一方では,モデルは多数のラベルなしデータの訓練の下で経験的分布から逸脱する。一方,このモデルはラベル付きおよびラベルなしデータを別々に処理し,データ間情報を考慮しない。本論文では,半教師つきモデルとその完全監督された対応物の間のギャップをさらに狭めるために,ラベルなしデータを利用するために,半教師つき方法を提案した。特に,提案方法のアーキテクチャは平均教師フレームワークに基づいており,不確実性推定モジュールは一貫性の制約を課し,特徴表現ベクトルの選択を導くために改善される。特に,ボクセルレベル教師つきコントラスト学習モジュールを考案し,ラベル付きまたはラベルなしデータから,特徴表現ベクトル間のコントラスト関係を確立した。教師つき方法は,ネットワークが正しい知識を学ぶことを確実にし,そして,密なコントラスト関係は,ラベルなしデータから情報をさらに抽出する。以上は,半教師つきフレームワークにおけるデータ誤用と利用を克服した。さらに,それはクラス内コンパクト性とクラス間分離性による特徴表現に有利であり,余分な性能を得る。心房セグメンテーションチャレンジからの左心房データセットに関する広範な実験結果は,提案した方法が最先端の方法よりも優れた性能を持つことを示した。Copyright 2022 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *コントラスト ,  ベクトル ,  *学習 ,  情報 ,  *セグメンテーション ,  ネットワーク ,  *不確実性 ,  心房 ,  *画像処理 ,  正則化 ,  コンパクト性 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 半教師つき学習 ,  左心房 ,  *医用画像セグメンテーション ,  特徴表現 ,  ラベルなしデータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 教師付きコントラスト学習 ,  半教師つき学習 ,  医用画像セグメンテーション

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 教師 ,  医用画像セグメンテーション ,  不確実性 ,  誘導 ,  ボクセル ,  コントラスト ,  学習