DiMix: Disentangle-and-Mix Based Domain Generalizable Medical Image Segmentation

计算机科学 概化理论 人工智能 一般化 机器学习 领域(数学分析) 深度学习 分割 数学 统计 数学分析
作者
Hyeongyu Kim,Yejee Shin,Dosik Hwang
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 242-251 被引量:2
标识
DOI:10.1007/978-3-031-43898-1_24
摘要

The rapid advancements in deep learning have revolutionized multiple domains, yet the significant challenge lies in effectively applying this technology to novel and unfamiliar environments, particularly in specialized and costly fields like medicine. Recent deep learning research has therefore focused on domain generalization, aiming to train models that can perform well on datasets from unseen environments. This paper introduces a novel framework that enhances generalizability by leveraging transformer-based disentanglement learning and style mixing. Our framework identifies features that are invariant across different domains. Through a combination of content-style disentanglement and image synthesis, the proposed method effectively learns to distinguish domain-agnostic features, resulting in improved performance when applied to unseen target domains. To validate the effectiveness of the framework, experiments were conducted on a publicly available Fundus dataset, and comparative analyses were performed against other existing approaches. The results demonstrated the power and efficacy of the proposed framework, showcasing its ability to enhance domain generalization performance.
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