Konvolutionella nätverk (ConvNets) har uppnått stora framgångar i olika utmanande visionsuppgifter. Prestandan hos ConvNets skulle dock försämras när man stöter på domänskiftet. Områdesanpassningen är mer betydelsefull samtidigt som den är utmanande när det gäller biomedicinsk bildanalys, där data om korsmodalitet har i stort sett olika distributioner. Med tanke på att det är särskilt dyrt att kommentera de medicinska uppgifterna är de övervakade metoderna för överföringsutbildning inte helt optimala. I detta dokument föreslår vi en oövervakad ram för domänanpassning med kontradiktoriskt lärande för segmentering av biomedicinska bilder mellan olika transportsätt. Specifikt, vår modell är baserad på en dilaterad fullt konvolutionella nätverk för pixel-wise förutsägelse. Dessutom bygger vi en plug-and-play domänanpassningsmodul (DAM) för att kartlägga målingången till funktioner som är i linje med källkodsdomänfunktionsutrymme. En domänkritikmodul (DCM) inrättas för att särskilja funktionen utrymme för båda domänerna. Vi optimerar DAM och DCM via en kontradiktorisk förlust utan att använda någon måldomänetikett. Vår föreslagna metod valideras genom att anpassa en ConvNet utbildad med MRI-bilder till oparerade CT-data för hjärtstrukturer segmenteringar, och uppnå mycket lovande resultat.
Dou m.fl. föreslog en ram för oövervakad domänanpassning med en domänanpassningsmodul (DAM) och en domänkritikmodul (DCM) REF.
Unsupervised Cross-Modality Domain Adaptation of ConvNets for Biomedical Image Segmentations with Adversarial Loss
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}