Jul, 2023
COLosSAL: 冷启动主动学习用于 3D 医学图像分割的基准
COLosSAL: A Benchmark for Cold-start Active Learning for 3D Medical Image Segmentation
Han Liu, Hao Li, Xing Yao, Yubo Fan, Dewei Hu...
TL;DR医学图像分割是医学图像分析中的关键任务。近年来，基于深度学习的方法在完整注释数据集上训练时展现出出色的性能。然而，数据注释往往是一个重要的瓶颈，特别是对于 3D 医学图像。主动学习是一种有效注释的有希望的解决方案，但需要一组初始标记样本来开始主动选择。当整个数据池是无标签的时候，我们该如何选择样本作为初始集合进行注释？这也被称为冷启动主动学习，只允许一次向专家请求注释而无法获得先前已注释数据的访问权限。冷启动主动学习在许多实际场景中都非常相关但却鲜有深入探讨，特别是对需要大量注释工作的 3D 医学分割任务来说。在本文中，我们通过在公开的医学分割 Decathlon 数据集中评估六种冷启动主动学习策略上的五个 3D 医学图像分割任务来提出了一个名为 COLosSAL 的基准测试。我们进行了详尽的性能分析并探讨了冷启动主动学习的一些重要问题，如不同策略对预算的影响。我们的结果表明，对于 3D 分割任务而言，冷启动主动学习仍然是一个未解决的问题，但也观察到了一些重要的趋势。我们公开提供了完整基准测试的代码存储库、数据划分和基准结果。