Abstrakt. Trots de övertygande prestationer som djupa neurala nätverk (DNN) har gjort inom medicinsk bildbehandling, lider dessa djupa modeller ofta av försämrad prestanda när de appliceras på nya testdataset med domänskifte. I detta dokument presenterar vi en ny oövervakad strategi för domänanpassning för segmenteringsuppgifter genom att utforma semantiska-medvetna generativa kontrariska nätverk (GAN). I synnerhet omvandlar vi testbilden till utseendet av källdomänen, med den semantiska strukturinformationen väl bevarad, vilket uppnås genom att införa ett nästintill kontradiktoriskt lärande i semantiskt etikettutrymme. På så sätt kan den segmentering DNN lärt sig från källkodsdomänen generaliseras direkt till den transformerade testbilden, vilket eliminerar behovet av att utbilda en ny modell för varje nytt måldataset. Vårt domänanpassningsförfarande är oövervakat, utan att använda några måldomänetiketter. Det kontradiktoriska lärandet i vårt nätverk styrs av en GAN-förlust för att kartlägga datadistributioner, en cykelkonsistensförlust för att behålla innehåll på pixelnivå och en semantisk och medveten förlust för att förbättra strukturell information. Vi validerade vår metod på två olika lungröntgen offentliga dataset för vänster / höger lungsegmentering. Experimentella resultat visar att segmenteringen av vår oövervakade metod är mycket konkurrenskraftig med den övre gränsen för övervakad överföringsutbildning.
I REF infördes ett semantiskt-medvetet kontraariskt lärande för att förhindra den semantiska förvrängningen under bildomvandlingen.
Semantic-Aware Generative Adversarial Nets for Unsupervised Domain Adaptation in Chest X-ray Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}