MixSearch：面向域泛化医学图像分割架构的搜索
计算机视觉与模式识别
2021-03-01 v1 人工智能
摘要
考虑到医学数据的稀缺性，医学图像分析中的大多数数据集比自然图像数据集小一个数量级。然而，医学图像中的多数网络架构搜索（NAS）方法聚焦于特定数据集，未考虑所学架构在未见数据集及不同域上的泛化能力。本文通过提出在创造性混合了来自多个分割任务与域的医学图像的组合数据集上搜索可泛化 U 形架构来解决此问题，称为 MixSearch。具体而言，我们提出一种新方法，混合来自多域与多分割任务的多个小规模数据集以生成大规模数据集。随后，设计一种新颖的编织编码器-解码器结构，在单元级与网络级搜索泛化分割网络。所提 MixSearch 框架产生的网络在各数据集上与先进的编码器-解码器网络相比取得了最先进（SOTA）结果。
引用
@article{arxiv.2102.13280,
title = {MixSearch: Searching for Domain Generalized Medical Image Segmentation Architectures},
author = {Luyan Liu and Zhiwei Wen and Songwei Liu and Hong-Yu Zhou and Hongwei Zhu and Weicheng Xie and Linlin Shen and Kai Ma and Yefeng Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.13280},
year = {2021}
}