Quality-driven deep cross-supervised learning network for semi-supervised medical image segmentation

人工智能 计算机科学 分割 监督学习 质量(理念) 深度学习 图像分割 模式识别(心理学) 机器学习 半监督学习 计算机视觉 人工神经网络 哲学 认识论
作者
Zhenxi Zhang,Heng Zhou,Xiaoran Shi,Ran Ran,Chunna Tian,Feng Zhou
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier BV]
卷期号:176: 108609-108609 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108609
摘要

Semi-supervised medical image segmentation presents a compelling approach to streamline large-scale image analysis, alleviating annotation burdens while maintaining comparable performance. Despite recent strides in cross-supervised training paradigms, challenges persist in addressing sub-network disagreement and training efficiency and reliability. In response, our paper introduces a novel cross-supervised learning framework, Quality-driven Deep Cross-supervised Learning Network (QDC-Net). QDC-Net incorporates both an evidential sub-network and an vanilla sub-network, leveraging their complementary strengths to effectively handle disagreement. To enable the reliability and efficiency of semi-supervised training, we introduce a real-time quality estimation of the model's segmentation performance and propose a directional cross-training approach through the design of directional weights. We further design a truncated form of sample-wise loss weighting to mitigate the impact of inaccurate predictions and collapsed samples in semi-supervised training. Extensive experiments on LA and Pancreas-CT datasets demonstrate that QDC-Net surpasses other state-of-the-art methods in semi-supervised medical image segmentation. Code release is available at https://github.com/Medsemiseg.
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