Projected pooling loss for red nucleus segmentation with soft topology constraints
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Deep learning is the standard for medical image segmentation. However, it may encounter difficulties when the training set is small. Also, it may generate anatomically aberrant segmentations. Anatomical knowledge can be potentially useful as a constraint in deep learning segmentation methods. We propose a loss function based on projected pooling to introduce soft topological constraints. Our main application is the segmentation of the red nucleus from quantitative susceptibility mapping (QSM) which is of interest in parkinsonian syndromes. Approach: This new loss function introduces soft constraints on the topology by magnifying small parts of the structure to segment to avoid that they are discarded in the segmentation process. To that purpose, we use projection of the structure onto the three planes and then use a series of MaxPooling operations with increasing kernel sizes. These operations are performed both for the ground truth and the prediction and the difference is computed to obtain the loss function. As a result, it can reduce topological errors as well as defects in the structure boundary. The approach is easy to implement and computationally efficient. Results: When applied to the segmentation of the red nucleus from QSM data, the approach led to a very high accuracy (Dice 89.9%) and no topological errors. Moreover, the proposed loss function improved the Dice accuracy over the baseline when the training set was small. We also studied three tasks from the medical segmentation decathlon challenge (MSD) (heart, spleen, and hippocampus). For the MSD tasks, the Dice accuracies were similar for both approaches but the topological errors were reduced. Conclusions: We propose an effective method to automatically segment the red nucleus which is based on a new loss for introducing topology constraints in deep learning segmentation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».