面向MR膝关节软骨分割的协作式多智能体学习
图像与视频处理
2019-08-14 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
多智能体系统
摘要
磁共振(MR)成像中膝关节软骨(即股骨软骨、胫骨软骨和髌骨软骨)的三维形态与定量评估对于膝关节影像学骨关节炎(OA)的诊断决策具有重要意义。然而,在大规模高分辨率三维MR膝关节数据中高效且有效地勾画所有膝关节软骨仍是一个开放性挑战。本文提出一种新颖框架以解决MR膝关节软骨分割任务。关键贡献是基于对抗学习的协作式多智能体分割网络。在所提网络中,我们使用三个并行分割智能体在其各自感兴趣区域(ROI)内标注软骨,然后通过一种新颖的ROI融合层融合这三部分软骨。协作学习由一个对抗子网络驱动。ROI融合层不仅融合来自多个智能体的个体软骨,还将来自对抗子网络的训练损失反向传播至每个智能体,以实现形状与空间约束的联合学习。我们在包含数百个具有不同人群特征的MR膝关节体积的数据集上进行了广泛评估,所提方法展现出优越性能。
引用
@article{arxiv.1908.04469,
title = {Collaborative Multi-agent Learning for MR Knee Articular Cartilage Segmentation},
author = {Chaowei Tan and Zhennan Yan and Shaoting Zhang and Kang Li and Dimitris N. Metaxas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.04469},
year = {2019}
}