Semi-supervised Medical Image Segmentation via Feature-perturbed Consistency

计算机科学 分割 人工智能 杠杆(统计) 特征(语言学) 模式识别(心理学) 图像分割 卷积神经网络 一致性(知识库) 辍学(神经网络) 特征提取 机器学习 哲学 语言学
作者
Yang Yang,Ruixuan Wang,Tong Zhang,Jingyong Su
标识
DOI:10.1109/bibm58861.2023.10385966
摘要

Although deep convolutional neural networks have achieved satisfactory performance in many medical image segmentation tasks, a considerable annotation challenge still needs to be solved, which is expensive and time-consuming for radiologists. Most existing popular semi-supervised methods mainly impose data-level perturbations (e.g., rotation, noising) or feature-level perturbations (e.g., MC dropout) on unlabeled data. In this paper, we propose a novel semi-supervised segmentation strategy with meaningful perturbations at the feature level to leverage abundant useful information naturally embedded in the unlabeled data. Specifically, we develop a dual-task network where the segmentation head produces multiple predictions with a perturbation module, and the reconstruction head further utilizes the semantic information to enhance segmentation performance. The proposed framework subtly perturbs the network at the feature-level to generate predictions which should be similar and consistent. However, enforcing them roughly to be consistent at all pixels harms stable training and neglects much delicate information. To better utilize those predictions and estimate the uncertainty, we further propose feature-perturbed consistency to exploit reliable regions for our framework to learn from. Extensive experiments on the public BraTS2020 dataset and the 2017 ACDC dataset confirm the efficiency and effectiveness of our method. In particular, the proposed method demonstrates remarkable superiority in the segmentation of boundary regions. The project is available at https://github.com/youngyzzZ/SFPC.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Jasmineyfz完成签到 ,获得积分10
刚刚
刚刚
1秒前
姚琛完成签到 ,获得积分10
8秒前
xy完成签到 ,获得积分10
9秒前
12秒前
小叶子完成签到 ,获得积分10
15秒前
断章完成签到 ,获得积分10
17秒前
胖胖完成签到 ,获得积分0
18秒前
18秒前
badgerwithfisher完成签到,获得积分10
20秒前
曲奇饼干发布了新的文献求助10
22秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
24秒前
康复小白完成签到 ,获得积分10
25秒前
roundtree完成签到 ,获得积分0
25秒前
万默完成签到 ,获得积分10
35秒前
36秒前
临在完成签到,获得积分10
39秒前
谦让成协完成签到,获得积分10
44秒前
46秒前
王半书完成签到 ,获得积分10
47秒前
50秒前
guantlv发布了新的文献求助10
52秒前
朱婷完成签到 ,获得积分10
52秒前
俏皮的采波完成签到,获得积分10
54秒前
杨永佳666完成签到 ,获得积分10
56秒前
自觉石头完成签到 ,获得积分10
57秒前
Wangruojin_完成签到,获得积分20
57秒前
UUU完成签到 ,获得积分10
59秒前
Wangruojin_发布了新的文献求助10
1分钟前
lige完成签到 ,获得积分10
1分钟前
guantlv完成签到,获得积分10
1分钟前
满意代萱完成签到 ,获得积分10
1分钟前
zlx完成签到 ,获得积分10
1分钟前
追寻的续完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
芝诺的乌龟完成签到 ,获得积分0
1分钟前
JJ完成签到 ,获得积分10
1分钟前
mrwang完成签到 ,获得积分10
1分钟前
逢场作戱__完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Coking simulation aids on-stream time 450
北师大毕业论文 基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 390
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 360
Novel Preparation of Chitin Nanocrystals by H2SO4 and H3PO4 Hydrolysis Followed by High-Pressure Water Jet Treatments 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4015568
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3555555
关于积分的说明 11318118
捐赠科研通 3288718
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1812284
邀请新用户注册赠送积分活动 887882
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 812015