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論文要約:Unsupervised Model Adaptation for Source-free Segmentation of Med

2022/12/05に公開約1,000字

Unsupervised Model Adaptation for Source-free Segmentation of Medical Images

概要

教師なしドメイン適応(Unsupervised Domain Adaptation、UDA)において、特徴量空間を一致させることにより、ソースドメインにアクセスせずに、ターゲットドメインに汎化する方法を提案。ソースドメインにアクセスする既存のUDAと同等の性能を達成。

書誌情報

2022/11/2
Serban Stan
南カリフォルニア大学
https://arxiv.org/abs/2211.00807

方法

ソースデータを学習、特徴量空間を混合ガウスモデル(Gaussian Mixture Model、GMM)で近似。
ターゲットデータを学習、特徴量空間をGMMで近似。
ターゲットドメインのGMMをソースドメインのGMMに一致するようにミニバッチ単位で学習。Sliced Wasserstein Distance(SWD)を最小化。SWDは複数個のWDの平均値による近似。
クロスエントロピーロスとSWDロスで分類器をファインチューニング。

結果

MRI画像からCT画像に適応。
心臓と腹部のデータセットで評価。
VGG16+DeepLabV3+FCを使用。
他手法と比較して良好。
UMAPで可視化。
Ablation Study、豊富。

Discussion

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