Coarse for Fine: Bounding Box Supervised Thyroid Ultrasound Image Segmentation Using Spatial Arrangement and Hierarchical Prediction Consistency
Notice bibliographique
Résumé
Weakly-supervised learning methods have become increasingly attractive for medical image segmentation, but suffered from a high dependence on quantifying the pixel-wise affinities of low-level features, which are easily corrupted in thyroid ultrasound images, resulting in segmentation over-fitting to weakly annotated regions without precise delineation of target boundaries. We propose a dual-branch weakly-supervised learning framework to optimize the backbone segmentation network by calibrating semantic features into rational spatial distribution under the indirect, coarse guidance of the bounding box mask. Specifically, in the spatial arrangement consistency branch, the maximum activations sampled from the preliminary segmentation prediction and the bounding box mask along the horizontal and vertical dimensions are compared to measure the rationality of the approximate target localization. In the hierarchical prediction consistency branch, the target and background prototypes are encapsulated from the semantic features under the combined guidance of the preliminary segmentation prediction and the bounding box mask. The secondary segmentation prediction induced from the prototypes is compared with the preliminary prediction to quantify the rationality of the elaborated target and background semantic feature perception. Experiments on three thyroid datasets illustrate that our model outperforms existing weakly-supervised methods for thyroid gland and nodule segmentation and is comparable to the performance of fully-supervised methods with reduced annotation time. The proposed method has provided a weakly-supervised segmentation strategy by simultaneously considering the target's location and the rationality of target and background semantic features distribution. It can improve the applicability of deep learning based segmentation in the clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».