En djupt lärande modell som är utbildad på vissa märkta data från en viss källkodsdomän fungerar i allmänhet dåligt på data från olika måldomäner på grund av domänskiften. Oförutsedda metoder för domänanpassning löser detta problem genom att mildra domänbytet mellan de märkta källuppgifterna och de omärkta måluppgifterna. I detta arbete uppnår vi en anpassning mellan olika transportsätt, dvs. mellan CT- och MRT-bilder, via lösliga representationer. Jämfört med att lära sig en en-till-en kartläggning som den toppmoderna CycleGAN, vår modell återvinner en många till många kartläggningar mellan domäner för att fånga de komplexa kors-domänrelationer. Det bevarar semantisk funktion-nivå information genom att hitta ett delat innehåll utrymme i stället för en direkt pixelwise stil överföring. Domänanpassning sker i två steg. För det första är bilder från varje domän inbäddade i två utrymmen, ett delat domäninvariantt innehållsutrymme och ett domänspecifikt stilutrymme. Därefter extraheras representationen i innehållsutrymmet för att utföra en uppgift. Vi validerade vår metod på en crossmodality lever segmentering uppgift, att träna en lever segmentering modell på CT bilder som också fungerar bra på MRT. Vår metod uppnådde Dice Likhet Koefficient (DSC) på 0,81, outperforming en CycleGAN-baserad metod på 0,72. Dessutom uppnådde vår modell en god generalisering av det gemensamma lärandet, där oparade data från olika metoder gemensamt lärs in för att förbättra segmenteringsprestandan för varje enskild modalitet. Slutligen, under en multimodal måldomän med betydande mångfald, visade vår strategi potentialen för olika bildgenerering och förblev effektiv med DSC på 0,74 på multifasisk magnetröntgen medan CycleGAN-baserade metoden fungerade dåligt med en DSC på endast 0,52.
DADR REF uppnår DA genom att lösgöra medicinska bilder i innehållsutrymme och stilutrymme.
Unsupervised Domain Adaptation via Disentangled Representations: Application to Cross-Modality Liver Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}