Teacher-student approach for lung tumor segmentation from mixed-supervised datasets

Purpose: Cancer is among the leading causes of death in the developed world, and lung cancer is the most lethal type. Early detection is crucial for better prognosis, but can be resource intensive to achieve. Automating tasks such as lung tumor localization and segmentation in radiological images can free valuable time for radiologists and other clinical personnel. Convolutional neural networks may be suited for such tasks, but require substantial amounts of labeled data to train. Obtaining labeled data is a challenge, especially in the medical domain. Methods: This paper investigates the use of a teacher-student design to utilize datasets with different types of supervision to train an automatic model performing pulmonary tumor segmentation on computed tomography images. The framework consists of two models: the student that performs end-to-end automatic tumor segmentation and the teacher that supplies the student additional pseudo-annotated data during training. Results: Using only a small proportion of semantically labeled data and a large number of bounding box annotated data, we achieved competitive performance using a teacher-student design. Models trained on larger amounts of semantic annotations did not perform better than those trained on teacher-annotated data. Our model trained on a small number of semantically labeled data achieved a mean dice similarity coefficient of 71.0 on the MSD Lung dataset. Conclusions: Our results demonstrate the potential of utilizing teacher-student designs to reduce the annotation load, as less supervised annotation schemes may be performed, without any real degradation in segmentation accuracy.publishedVersio

Pulmonary Tumor Segmentation Utilizing Mixed-Supervision in a Teacher-Student Framework

Kreft er en av de fremste dødsårsakene i den utviklede verden, og den mest dødelige typen er lungekreft. Kliniske eksperter er avhengig av avanserte medisinske bildebehandlingsteknikker og visuell analyse for å oppdage kreftsvulster. Hvor lenge kreften har utviklet seg påvirker i stor grad prognosen, og dødeligheten kan reduseres ved tidlig påvisning. Utvikling innen maskinlæringsteknikker den siste tiden har åpnet for optimisme knyttet til å kunne automatisere tidkrevende oppgaver som i dag utføres manuelt av trente eksperter. Begrenset tilgang til annotert data er en av de største utfordringene knyttet utviklingen av automatiserte metoder for medisinsk bildesegmentering. Offentlig tilgjengelige datasett inneholder ofte ulike typer annoteringer. I et forsøk på å løse noen av disse problemene, har vi undersøkt potensialet i å trene dype nevrale nettverk som kan lære av et større datasett, med mindre nøyaktig annoterte data, for å forbedre ytelsen på lungesvulstsegmentering. Vi implementerte et rammeverk basert på et nytt konsept kalt Teacher-Student Design for å utnytte datasett annotert med avgrensningsbokser for å lære lungesvulstsegmentering. Vår forskning viser at ved bruk av et tilstrekkelig stort, mindre nøyaktig annotert datasett, kan Teacher-Student-rammeverket forbedre segmenterings- og deteksjonsytelsen til helautomatiske metoder. Vi demonstrerer også at vår implementasjon av the teacher kan brukes som en halv-automatisk metode for å bistå i prosessen med å annotere medisinske bilder. Vår beste modell, trent på kun 48 bilder annotert av eksperter, og 991 bilder annotert av the teacher}, oppnådde en Dice Coefficient Score på 0.7156 på MSD-datasettet, testet på ni bilder. En annen modell trent på samme måte oppnådde en perfekt tumornivådeteksjon målt i F1 på 1.0 på det samme datasettet

Pulmonary Tumor Segmentation Utilizing Mixed-Supervision in a Teacher-Student Framework

Kreft er en av de fremste dødsårsakene i den utviklede verden, og den mest dødelige typen er lungekreft. Kliniske eksperter er avhengig av avanserte medisinske bildebehandlingsteknikker og visuell analyse for å oppdage kreftsvulster. Hvor lenge kreften har utviklet seg påvirker i stor grad prognosen, og dødeligheten kan reduseres ved tidlig påvisning. Utvikling innen maskinlæringsteknikker den siste tiden har åpnet for optimisme knyttet til å kunne automatisere tidkrevende oppgaver som i dag utføres manuelt av trente eksperter. Begrenset tilgang til annotert data er en av de største utfordringene knyttet utviklingen av automatiserte metoder for medisinsk bildesegmentering. Offentlig tilgjengelige datasett inneholder ofte ulike typer annoteringer. I et forsøk på å løse noen av disse problemene, har vi undersøkt potensialet i å trene dype nevrale nettverk som kan lære av et større datasett, med mindre nøyaktig annoterte data, for å forbedre ytelsen på lungesvulstsegmentering. Vi implementerte et rammeverk basert på et nytt konsept kalt Teacher-Student Design for å utnytte datasett annotert med avgrensningsbokser for å lære lungesvulstsegmentering. Vår forskning viser at ved bruk av et tilstrekkelig stort, mindre nøyaktig annotert datasett, kan Teacher-Student-rammeverket forbedre segmenterings- og deteksjonsytelsen til helautomatiske metoder. Vi demonstrerer også at vår implementasjon av the teacher kan brukes som en halv-automatisk metode for å bistå i prosessen med å annotere medisinske bilder. Vår beste modell, trent på kun 48 bilder annotert av eksperter, og 991 bilder annotert av the teacher}, oppnådde en Dice Coefficient Score på 0.7156 på MSD-datasettet, testet på ni bilder. En annen modell trent på samme måte oppnådde en perfekt tumornivådeteksjon målt i F1 på 1.0 på det samme datasettet