预期最大化伪标签伪标签
Moucheng Xu1, Yukun Zhou2, Chen Jin3
1UCL Centre for Medical Image Computing (CMIC), University College London, 90 High Holborn, London, WC1V 6LJ, UK; UCL Department of Medical Physics and Biomedical Engineering, University College London, Gower Street, London, WC1E 6BT, UK; Satsuma Lab, University College Londo, 90 High Holborn, WC1V 6LJ, UK.
这项研究将伪标签与期望最大化联系起来,引入贝叶斯伪标签,以改善半监督医疗图像细分. 这种方法提高了模型的稳定性和准确性,在细分各种解剖结构.
科学领域:
- 机器学习 机器学习
- 医学图像分析 医学图像分析
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 伪标签是一种使用模型预测在未标签数据上的自我训练技术.
- 它的经验成功是显而易见的,但缺乏强大的理论基础.
- 现有的方法可能无法充分利用未标记的数据来进行可靠的模型训练.
研究的目的:
- 建立伪标签和预期最大化 (EM) 算法之间的理论联系.
- 为伪标签引入一个通用的框架,称为贝叶斯伪标签 (BPL).
- 为了证明BPL在半监督的医疗图像细分任务中的有效性.
主要方法:
- 将伪标签连接到EM算法,以了解其基本原则.
- 使用贝叶斯定理来推导贝叶斯伪标签的伪标签的概括.
- 开发一种具有适应性值的可变方法,以产生高质量的BPL.
- 将伪标签和BPL应用于医疗图像 (CT,MRI) 的半监督细分.
主要成果:
- 伪标签的经验成功是通过其与EM的联系来解释的.
- 贝叶斯的伪标签提供了一个理论上有基础的概括.
- 拟议的变化方法有效地产生了高质量的伪标签.
- 在肺血管,脑瘤和前列腺MRI的半监督细分中显示出显著的改善.
- 通过使用伪标签,证明了学习表达力的强化.
结论:
- 伪标签是一种对更全面的基于EM的配方的经验估计.
- 贝叶斯的伪标签提供了一个强大的和理论上健全的扩展.
- 该方法显著提高了半监督医疗图像细分的准确性和稳定性.
- 该框架适用于各种医学成像模式和细分任务.
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