Abstract-Variationen mellan bilder som erhållits med olika skannrar eller olika bildprotokoll utgör en stor utmaning i automatisk segmentering av biomedicinska bilder. Denna variation hindrar särskilt tillämpningen av i övrigt framgångsrika metoder för övervakad inlärning, som ofta kräver en stor mängd märkta utbildningsdata som är exakt representativa för måluppgifterna för att kunna prestera väl. Vi föreslår därför att överföra lärande för bildsegmentering. Tekniker för överföringslärande kan hantera skillnader i fördelning mellan utbildnings- och måldata och kan därför förbättra prestandan jämfört med övervakat lärande för segmentering mellan scanners och scanningsprotokoll. Vi presenterar fyra transferklassificerare som kan träna ett klassificeringssystem med endast en liten mängd representativa utbildningsdata, utöver en större mängd andra utbildningsdata med något olika egenskaper. Prestanda hos de fyra överföringsklassisatorerna jämfördes med standardövervakad klassificering på två magnetiska resonanstomografiska hjärnsegmenteringsuppgifter med data från flera platser: vit materia, grå materia och segmentering av cerebrospinalvätska samt segmentering av vit-materia/MS-lesion. Experimenten visade att när det bara finns en liten mängd representativa utbildningsdata tillgängliga, kan överföringslärande i hög grad överträffa vanliga metoder för övervakat lärande, vilket minimerar klassificeringsfel med upp till 60 %.
Dessutom, Opbroek et al. I REF presenterades fyra klassificeringar av överföringar för att använda datauppsättningar med olika egenskaper och överträffade gemensamma metoder för övervakat lärande.
Transfer Learning Improves Supervised Image Segmentation Across Imaging Protocols