少即是多:三维医学图像分割中主动学习策略的比较
计算机视觉与模式识别
2022-07-05 v1 人工智能
机器学习
摘要
由于医学图像数据标注成本高且劳动密集,主动学习近年来在医学图像分割领域广受青睐。文献中已提出多种主动学习策略,但其有效性高度依赖于数据集与训练场景。为便于比较现有策略并提供评估新策略的基线,我们在 Medical Segmentation Decathlon 的三个数据集上评估了若干知名主动学习策略的性能。此外,我们考虑了一种专为三维图像数据设计的步长采样策略。我们证明随机采样与步长采样均可作为强基线,并讨论了所研究方法的优劣。为便于其他研究者将工作与我们的结果比较,我们提供了一个开源框架,用于在多种医学分割数据集上基准测试主动学习策略。
引用
@article{arxiv.2207.00845,
title = {Less Is More: A Comparison of Active Learning Strategies for 3D Medical Image Segmentation},
author = {Josafat-Mattias Burmeister and Marcel Fernandez Rosas and Johannes Hagemann and Jonas Kordt and Jasper Blum and Simon Shabo and Benjamin Bergner and Christoph Lippert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.00845},
year = {2022}
}
备注
22 pages, 5 figures, to be published at ReALML @ ICML2022