EDMAE:一种用于小儿超声心动图标准切面识别的高效解耦掩码自编码器
图像与视频处理
2023-08-04 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出高效解耦掩码自编码器(EDMAE),一种用于识别小儿超声心动图标准切面的新型自监督方法。EDMAE 基于编码器-解码器结构引入了新的代理任务。EDMAE 编码器由教师编码器和学生编码器组成。教师编码器提取掩码图像块的潜在表示,而学生编码器提取可见图像块的潜在表示。损失在两个编码器输出的特征图之间计算,以保证它们提取的潜在表示的一致性。EDMAE 在 MAE 编码器中采用纯卷积操作取代 ViT 结构,提升了训练效率与收敛速度。EDMAE 在大规模私有小儿超声心动图数据集上以自监督学习进行预训练,随后微调用于标准切面识别。所提方法在小儿超声心动图 27 个标准切面上取得了高分类准确率。为进一步验证方法有效性,作者在公共数据集 CAMUS 上进行了另一下游任务——心脏超声分割。实验结果表明,所提方法优于一些流行的监督与近期自监督方法,并在不同下游任务上更具竞争力。
引用
@article{arxiv.2302.13869,
title = {EDMAE: An Efficient Decoupled Masked Autoencoder for Standard View Identification in Pediatric Echocardiography},
author = {Yiman Liu and Xiaoxiang Han and Tongtong Liang and Bin Dong and Jiajun Yuan and Menghan Hu and Qiaohong Liu and Jiangang Chen and Qingli Li and Yuqi Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.13869},
year = {2023}
}
备注
15 pages, 5 figures, 8 tables, Published in Biomedical Signal Processing and Control