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Unsupervised Cross-Modality Adaptation via Dual Structural-Oriented Guidance for 3D Medical Image Segmentation

计算机科学 人工智能 分割 模态(人机交互) 卷积神经网络 图像分割 模式识别(心理学) 医学影像学 计算机视觉 适应(眼睛) 深度学习 光学 物理
作者
Junlin Xian,Xiang Li,Dandan Tu,Senhua Zhu,Changzheng Zhang,Xiaowu Liu,Xin Li,Xin Yang
出处
期刊:IEEE Transactions on Medical Imaging [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:42 (6): 1774-1785 被引量:11
标识
DOI:10.1109/tmi.2023.3238114
摘要

Deep convolutional neural networks (CNNs) have achieved impressive performance in medical image segmentation; however, their performance could degrade significantly when being deployed to unseen data with heterogeneous characteristics. Unsupervised domain adaptation (UDA) is a promising solution to tackle this problem. In this work, we present a novel UDA method, named dual adaptation-guiding network (DAG-Net), which incorporates two highly effective and complementary structural-oriented guidance in training to collaboratively adapt a segmentation model from a labelled source domain to an unlabeled target domain. Specifically, our DAG-Net consists of two core modules: 1) Fourier-based contrastive style augmentation (FCSA) which implicitly guides the segmentation network to focus on learning modality-insensitive and structural-relevant features, and 2) residual space alignment (RSA) which provides explicit guidance to enhance the geometric continuity of the prediction in the target modality based on a 3D prior of inter-slice correlation. We have extensively evaluated our method with cardiac substructure and abdominal multi-organ segmentation for bidirectional cross-modality adaptation between MRI and CT images. Experimental results on two different tasks demonstrate that our DAG-Net greatly outperforms the state-of-the-art UDA approaches for 3D medical image segmentation on unlabeled target images.
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