【DL輪読会】Towards Understanding Ensemble, Knowledge Distillation and Self-Distil...
[DL輪読会]医用画像解析におけるセグメンテーション
1. 1
DEEP LEARNING JP
[DL Papers]
http://deeplearning.jp/
Deep Learning in Medical Image Segmentation
Toru Fujino, SCSLab, UTokyo
2. 発表概要
• 医用画像解析におけるセグメンテーション
• タスク
• 医用画像特有の問題
• 主に次のReview論文のsegmentationの章に従って発表
• G. Litjens et al., “A survey on deep learning in medical image analysis”,
Medical Image Analysis (2017)
14. LadderNet [J. Zhuang 2018]
• U-Netを2つ繋げることで複数のpathを実現
• アンサンブル学習のような効果
J. Zhuang, “LadderNet: Multi-path networks based on U-Net for medical image segmentation”, arXiv (2018)
15. LadderNet [J. Zhuang 2018]
• U-Net等と比べて精度向上
J. Zhuang, “LadderNet: Multi-path networks based on U-Net for medical image segmentation”, arXiv (2018)
16. 課題: 複数のground truthが存在する
• 「ここの部位が癌だ!」というのは専門医の間でも意見が分か
れる
肺のCT画像
複数の
ground truth
S. A. A. Kohl et al., ”A Probabilistic U-Net for Segmentation of Ambiguous Images”, NeurIPS (2018)
17. Probabilistic U-Net [Kohl+ 2018]
• Conditional VAE + U-Net
• セグメンテーションの生成分布を学習する
• (以前DL輪読会で谷村さんが発表)
S. A. A. Kohl et al., ”A Probabilistic U-Net for Segmentation of Ambiguous Images”, NeurIPS (2018)
18. 課題: クラスのimbalanceさ
• 画像のほとんどのピクセルが病変でない場合
• すべてのピクセルを病変ではないと学習してしまう
脳のMRI (印は腫瘍がある箇所)
T. Brosch et al., “Deep 3D Convolutional Encoder Networks With Shortcuts for Multiscale Feature Integration
Applied to Multiple Sclerosis Lesion Segmentation”, IEEE Transactions on Medical Imaging (2016)
19. 損失関数の工夫[Brosch+ 2016]
• 通常の誤差関数: 二乗誤差
• 病変部位・非病変部位の誤差に重みをつける
• r (sensitivity ratio): 病変部位の損失に対する重み
病変部位 非病変部位
T. Brosch et al., “Deep 3D Convolutional Encoder Networks With Shortcuts for Multiscale Feature Integration
Applied to Multiple Sclerosis Lesion Segmentation”, IEEE Transactions on Medical Imaging (2016)
20. 損失関数の工夫[Brosch+ 2016]
• r (sensitivity ratio) は0.01 ~ 0.1. 結果はほぼ同じ.
T. Brosch et al., “Deep 3D Convolutional Encoder Networks With Shortcuts for Multiscale Feature Integration
Applied to Multiple Sclerosis Lesion Segmentation”, IEEE Transactions on Medical Imaging (2016)
ROC曲線