【摘 要】
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针对大量数据手工标记的繁重性和单一影像中心磁共振成像(MRI)数据的有限性问题,提出了一种利用多影像中心有标签与无标签MRI数据的用于磁共振的半监督学习(MRSSL)方法,并将其应用在膝盖异常分类任务中.首先,运用了数据扩增方法来提供模型所需的归纳偏置;接着,融合了分类损失项和一致性损失项来约束人工神经网络并使之从数据中提取出具有辨别力的特征;然后,将这些特征用于MRI膝盖异常分类.此外,也提出了对应的仅利用有标签数据的完全监督学习(MRSL)方法.在给出同样的有标签样本时,将MRSL与MRSSL进行了比
【机 构】
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华东师范大学物理与电子科学学院,上海200241;上海市磁共振重点实验室(华东师范大学),上海200062;爱丁堡大学物理与天文学院,爱丁堡EH89YL,英国
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针对大量数据手工标记的繁重性和单一影像中心磁共振成像(MRI)数据的有限性问题,提出了一种利用多影像中心有标签与无标签MRI数据的用于磁共振的半监督学习(MRSSL)方法,并将其应用在膝盖异常分类任务中.首先,运用了数据扩增方法来提供模型所需的归纳偏置;接着,融合了分类损失项和一致性损失项来约束人工神经网络并使之从数据中提取出具有辨别力的特征;然后,将这些特征用于MRI膝盖异常分类.此外,也提出了对应的仅利用有标签数据的完全监督学习(MRSL)方法.在给出同样的有标签样本时,将MRSL与MRSSL进行了比较,结果表明MRSSL的模型分类性能与泛化性能明显优于MRSL.最后,将MRSSL与其他半监督学习方法进行了比较.结果表明数据扩增在性能提升中起到了重要作用,并且MRSSL凭借更强的MRI数据包容性取得了最优的膝盖异常分类性能.
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