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研究院关于可泛化医疗图像分割工作被国际顶级会议ECCV 2024收录

发布时间 ：[  2024-07-03  ]                字体大小 : [  大   中   小   ]
7月1日ECCV 2024放榜，南京大学健康医疗大数据国家研究院医疗智能影像研究中心关于可泛化医疗图像分割的工作“The Devil is in the Statistics: Mitigating and Exploiting Statistics Difference for Generalizable Semi-supervised Medical Image Segmentation” 已被人工智能领域国际顶级会议ECCV 2024录用。
领域泛化是人工智能理论方法与医疗图像分割应用中的重要研究方向，旨在关注如何提高分割模型在不同医疗机构、设备和患者群体上的泛化能力。然而，传统医疗图像分割领域泛化方法需要对多个领域的训练数据全部进行像素级标注，势必会引入较高的标注成本。因此，论文针对近期提出的医疗图像半监督领域泛化问题进行研究，利用采集于不同领域的少量有标注和大量无标注数据，在减少标注量的同时，提高分割模型的泛化能力。
具体地，该工作在一致性正则化的半监督训练范式下，提出了一种基于归一化层统计量独立和聚合的多分支结构，以提高领域偏移影响下的伪标签质量。此外，论文通过灰度直方图匹配和随机选择归一化分支以模拟领域分布差异，构造额外的图像和特征级别一致性正则化约束项，丰富训练阶段模型所见分布，进一步提升模型的泛化能力。所提出方法在多个多中心医疗图像分割数据集上进行验证，相比较目前该领域的最新方法，均取得较好结果。论文第一作者为邱沐阳同学，目前研究生二年级，导师为史颖欢副教授。




ECCV 2024将于今年9月份在意大利米兰举行。ECCV (欧洲计算机视觉会议，European Conference on Computer Vision)是计算机视觉领域的国际三大顶级会议之一，另外两者为CVPR与ICCV。ECCV被中国计算机学会推荐为B类会议。





论文信息：Muyang Qiu, Jian Zhang, Lei Qi, Qian Yu, Yinghuan Shi, Yang Gao. The Devil is in the Statistics: Mitigating and Exploiting Statistics Difference for Generalizable Semi-supervised Medical Image Segmentation. In European Conference on Computer Vision (ECCV), 2024.
代码链接：https://github.com/qiumuyang/SIAB (WIP)


 




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