技术标签: 学习 文献学习 计算机视觉 自适应 深度学习 人工智能 医学图像处理 迁移学习
Authors: Chen Yang, Yifan Liu, and Yixuan Yuan
Source: MICCAI 2023
Keywords: Source-free Domain Adaptation · Multi-source · Label-free transferability metric
Abstract
无监督域适应通过将知识从有标签的源数据迁移到未标记的目标域,在医学图像分割领域引起了持续的关注。然而,大多数现有方法假设源数据来自单个客户端,这无法成功地探索来自具有较大分布差异的多个源域的互补可迁移知识。此外,它们在训练过程中需要访问源数据,由于隐私保护和内存存储的原因,这是低效且不切实际的。为了应对这些挑战,研究了一个新颖且实用的问题,称为多源模型自适应(MSMA),其目的是在没有任何源数据的情况下将多个源模型迁移到未标记的目标域。由于没有提供目标标签和源数据来评估每个源模型的可迁移性或源域与目标域之间的域差距,可能会遇到来自那些不太相关的源域的负迁移,从而损害目标性能。为了解决这个问题,提出了一个可迁移性引导的模型自适应(TGMA)框架来消除负迁移。
具体来说,1)首次设计了一种无标签可迁移性度量(LFTM)来评估源模型在没有目标标注情况下的可迁移性。2)基于设计的度量,计算实例级可迁移性矩阵(ITM)用于目标伪标签校正,以及域级可迁移性矩阵(DTM)来实现模型选择,以获得更好的目标模型初始化。在多站点前列腺分割数据集上的大量实验表明了框架的优越性。
背景:
深度神经网络在医学图像分析中取得了巨大进步,但需要大量标注数据进行训练,这在医学图像分割任务中尤其耗时且容易出错。在一个临床中心(源域)训练的分割模型,在部署到新的中心(目标域)时,由于数据分布的差异,往往无法很好地泛化。无监督域适应 (UDA) 试图通过将知识从标签丰富的源域迁移到标签稀缺的目标域来解决这一难题。由于存储和隐私问题,源数据在医疗环境中可能无法访问,这阻碍了域适应的广泛应用。源码无关域适应 (SFDA) 应运而生,它可以在不访问源数据的情况下,将预训练的源模型适配到未标记的目标域。如何在隐私保护下,利用多个源域的知识实现对未标记目标域的适应,仍然是一个有待解决的问题。
本文贡献:
图1。可转移性引导的多源模型自适应(TGMA)框架的说明,包括(a)无标签可转移性度量(LFTM)估计器,(b)可转移性引导的模型选择和可转移性引导的标签校正。
问题描述:
多源模型自适应 (MSMA) 旨在将多个在不同域上训练的分割模型联合适应到一个新的未标记目标域。
目标:
在没有访问源数据的情况下,利用预训练的源模型学习目标域的分割模型 F t F_t Ft。
方法:
无标签可迁移性度量 (LFTM): 用于评估源模型在没有目标标注情况下的可迁移性。
L F T M ( x t , F s k ) = 2 ∗ P s k ∩ P ^ s k P s k + P ^ s k LFTM(x_t, F_{s_k}) = \frac{2 \ast P_{s_k} \cap \hat{P}_{s_k}}{P_{s_k} + \hat{P}_{s_k}} LFTM(xt,Fsk)=Psk+P^sk2∗Psk∩P^sk
可迁移性引导的模型自适应 (TGMA):
y t = a r g m a x ( ∑ i = 1 M L F T M ( x t , F s i ) ∗ y s i ) y_t = argmax(\sum_{i=1}^M LFTM(x_t, F_{s_i}) * y_{s_i}) yt=argmax(i=1∑MLFTM(xt,Fsi)∗ysi)
F t = m i n F ∩ W L d i c e ( y t , W m a i n ∗ F m a i n ( x t ) + W a u x ∗ F a u x ( x t ) ) F_t = min_{F \cap W} L_{dice}(y_t, W_{main} * F_{main}(x_t) + W_{aux} * F_{aux}(x_t)) Ft=minF∩WLdice(yt,Wmain∗Fmain(xt)+Waux∗Faux(xt))
预期效果:
通过消除负迁移、提高伪标签质量和选择合适的模型初始化,TGMA 可以有效地将多个源模型的知识迁移到目标域,从而提高目标域的分割性能。
数据集:
图2。对不同DA方法的PMR数据集的定性比较。
实现细节:
结果:
结论:
Reference
[1] Yang, C., Liu, Y., & Yuan, Y. (2023, October). Transferability-Guided Multi-source Model Adaptation for Medical Image Segmentation. In International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (pp. 703-712). Cham: Springer Nature Switzerland.
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