利用雙學生-教師框架結合CNN和Transformer的產程超音波影像公恥聯合和胎頭分割

Konsep Inti

提出一種新的雙學生-教師框架DSTCT,通過整合CNN和Transformer的優勢,有效利用未標記數據,實現產程超音波影像公恥聯合和胎頭的精準分割。

Abstrak

本文提出了一種新的雙學生-教師框架DSTCT,用於產程超音波影像的公恥聯合和胎頭分割。該框架包括:

1. 雙學生模型:一個基於CNN的UNet模型和一個基於Transformer的Swin-UNet模型。
2. 單教師模型:使用相同的Swin-UNet Transformer模型。
3. 五個關鍵組件:
   • 監督學習(Lsup)
   • 使用硬伪標籤的交叉監督(Lh)
   • 使用軟伪標籤的一致性學習(Ls)
   • 分類器確定性差異最小化(Lcdd)
   • 來自教師模型的一致性正則化(Lcr)
     這些組件的協同作用,有效利用了有限的標註數據和大量的未標註數據,顯著提升了分割性能。
     實驗結果表明,在僅使用20%標註數據的情況下,DSTCT框架在公恥聯合和胎頭分割任務上,優於10種最新的半監督分割方法。

Statistik

公恥聯合的Dice相似係數(DSC)達到85.2%,平均表面距離(ASD)為0.581 mm,95%Hausdorff距離(HD95)為3.331 mm。
胎頭的Dice相似係數(DSC)達到93.5%,平均表面距離(ASD)為0.351 mm,95%Hausdorff距離(HD95)為2.150 mm。
公恥聯合和胎頭的整體Dice相似係數(DSC)達到89.3%,平均表面距離(ASD)為0.466 mm,95%Hausdorff距離(HD95)為2.740 mm。

Kutipan

"我們提出的DSTCT框架顯著增強了CNN架構的泛化能力,大幅超越了最新的競爭方法。"
"這項研究推動了Transformer模型在半監督影像分割任務中的應用,鼓勵了這一前景領域的進一步研究和發展。"

Wawasan Utama Disaring Dari

Intrapartum Ultrasound Image Segmentation of Pubic Symphysis and Fetal Head Using Dual Student-Teacher Framework with CNN-ViT Collaborative Learning

by Jianmei Jian... pada arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.06928.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

如何進一步提升DSTCT框架在更複雜醫療影像分割任務中的性能?

要進一步提升DSTCT框架在更複雜醫療影像分割任務中的性能，可以考慮以下幾個策略：

擴展數據集：增加多樣化的訓練數據集，特別是針對不同病症或影像類型的數據，能夠幫助模型學習更具代表性的特徵，從而提高分割精度。

多模態學習：結合不同類型的醫療影像（如CT、MRI和超音波），利用多模態學習的優勢，增強模型對於不同影像特徵的識別能力。

增強學習策略：引入增強學習技術，通過自我學習和環境互動來優化模型的決策過程，進一步提升分割的準確性和穩定性。

改進模型架構：探索更先進的模型架構，例如集成更多的Transformer層或改進CNN結構，以捕捉更複雜的特徵和長距離依賴。

自適應學習率：使用自適應學習率調整策略，根據模型的訓練進度動態調整學習率，以提高收斂速度和最終性能。

強化一致性正則化：進一步強化一致性正則化的應用，通過多種數據擾動技術來提高模型對於未標註數據的學習能力，從而提升整體的分割性能。

除了公恥聯合和胎頭分割,DSTCT框架是否可以應用於其他產科超音波影像分析任務?

是的，DSTCT框架可以應用於其他產科超音波影像分析任務。以下是幾個潛在的應用領域：

胎兒生長評估：利用DSTCT框架進行胎兒各項生長指標的自動化測量，如頭圍、腹圍和股骨長度等，這些指標對於評估胎兒健康至關重要。

胎位分析：通過分析超音波影像中的胎兒位置，DSTCT框架可以幫助醫生判斷胎位是否正常，從而為臨床決策提供支持。

羊水量評估：應用DSTCT框架來自動分割和計算羊水量，這對於評估妊娠期間的羊水狀況非常重要。

胎盤位置和結構分析：DSTCT框架可以用於胎盤的自動分割和分析，幫助醫生評估胎盤的健康狀況及其對胎兒的影響。

產道結構分析：在產科超音波影像中，DSTCT框架可以用於分析產道的結構，幫助評估分娩過程中的潛在風險。

在臨床應用中,如何平衡DSTCT框架的分割精度和推理速度?

在臨床應用中，平衡DSTCT框架的分割精度和推理速度可以通過以下幾種方法實現：

模型壓縮：採用模型壓縮技術，如剪枝、量化和知識蒸餾，來減少模型的計算量和存儲需求，從而提高推理速度，同時保持較高的分割精度。

多階段推理：實施多階段推理策略，首先使用較輕量的模型進行初步分割，然後再用更精細的模型進行後處理，這樣可以在保持精度的同時提高推理效率。

硬體加速：利用GPU或TPU等硬體加速技術，提升模型的推理速度，特別是在臨床環境中，快速的推理能夠提高醫療服務的效率。

自適應推理策略：根據影像的複雜性自動調整推理策略，對於簡單的影像使用快速推理模式，而對於複雜的影像則使用更精細的推理模式，以達到精度和速度的最佳平衡。

優化推理流程：通過優化數據預處理和後處理流程，減少不必要的計算，從而提高整體的推理速度。

這些策略的綜合應用將有助於在臨床環境中有效地平衡DSTCT框架的分割精度和推理速度，從而提升其實用性和臨床價值。