Uncertainty-Guided Lung Nodule Segmentation with Feature-Aware Attention

分割 计算机科学 人工智能 特征(语言学) 结核(地质) 注释 模式识别(心理学) 图像分割 深度学习 机器学习 古生物学 哲学 语言学 生物
作者
Han-Kwang Yang,Lu Shen,Mengke Zhang,Qiuli Wang
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 44-54
标识
DOI:10.1007/978-3-031-16443-9_5
摘要

Since radiologists have different training and clinical experiences, they may provide various segmentation annotations for a lung nodule. Conventional studies choose a single annotation as the learning target by default, but they waste valuable information of consensus or disagreements ingrained in the multiple annotations. This paper proposes an Uncertainty-Guided Segmentation Network (UGS-Net), which learns the rich visual features from the regions that may cause segmentation uncertainty and contributes to a better segmentation result. With an Uncertainty-Aware Module, this network can provide a Multi-Confidence Mask (MCM), pointing out regions with different segmentation uncertainty levels. Moreover, this paper introduces a Feature-Aware Attention Module to enhance the learning of the nodule boundary and density differences. Experimental results show that our method can predict the nodule regions with different uncertainty levels and achieve superior performance in LIDC-IDRI dataset.
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