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J-GLOBAL ID：202202273315739288   整理番号：22A0848165

半教師付き医用画像セグメンテーションのための矛盾を意識した不確実性推定【JST・京大機械翻訳】

Inconsistency-Aware Uncertainty Estimation for Semi-Supervised Medical Image Segmentation

著者 (8件)： Shi Yinghuan (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Zhang Jian (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Ling Tong (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Lu Jiwen (Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zheng Yefeng (Tencent Jarvis Lab, Shenzhen, China) ,  Yu Qian (School of Data and Computer Science, Shandong Women’s University, Jinan, China) ,  Qi Lei (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China) ,  Gao Yang (State Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing, China)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 41  号： 3  ページ： 608-620  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0895A  ISSN： 0278-0062  CODEN： ITMID4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 半教師つき医用画像セグメンテーションにおいて,ほとんどの以前の研究は,より高いエントロピーがより高い不確実性を意味するという一般的な仮定を描いた。本論文では,不確実性を推定する新しい方法を検討した。画素のセグメンテーション結果が矛盾するならば,ある程度異なる誤分類コストを割り当てるとき,この画素はセグメンテーションにおいて相対的不確実性を示すことを観察した。したがって,著者らは,著者らの不確実性推定と分離自己訓練戦略に基づいて,新しい半教師つきセグメンテーションモデル,すなわち,保存的ラジカルネットワーク(ショートにおけるCoraNet)を提示した。特に,著者らのCoraNetモデルは,3つの主成分,すなわち,保存的ラジカルモジュール(CRM),ある領域分割ネットワーク(C-SN),およびエンドツーエンド方式で交互に訓練できる不確かな領域分割ネットワーク(UC-SN)から成る。ACDCデータセット上のCT膵臓,MR心内膜,およびMRマルチ構造セグメンテーションを含む,公的に利用可能なベンチマークデータセットを用いた様々なセグメンテーションタスクに関する著者らの方法を広範囲に評価した。最先端技術と比較して,著者らのCoraNetは優れた性能を示した。さらに,半教師つき医用画像セグメンテーションにおける不確実性推定の従来法との接続と相違を分析した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  推定 ,  *セグメンテーション ,  ネットワーク ,  *不確実性 ,  *画像処理 ,  画素 ,  エンドツーエンド方式 ,  ベンチマーク ,  心内膜
準シソーラス用語： *医用画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 教師 ,  医用画像セグメンテーション ,  矛盾 ,  意識 ,  不確実性 ,  推定