On the Viability of Semi-Supervised Segmentation Methods for Statistical Shape Modeling

要約

統計形状モデル（SSM）は、形態ベースの診断や外科​​的計画を含むさまざまな臨床および生物医学的アプリケーションの中核にある集団レベルの解剖学的変動を特定することに優れています。
ただし、SSMの有効性は、専門家主導の手動セグメンテーションの必要性によって制約されていることがよくあります。これは、時間と高価のプロセスであり、それによって幅広いアプリケーションとユーティリティを制限します。
最近の深い学習アプローチにより、セグメント化されていない画像からの統計形状モデル（SSM）の直接推定が可能になります。
これらのモデルは、展開中にセグメンテーションなしでSSMを予測できますが、特にリソース制限設定で、トレーニングに必要な手動注釈を取得するという課題には対処しません。
解剖学のセグメンテーションのための半監視モデルは、注釈の負担を軽減する可能性があります。
しかし、利用可能なアプローチが豊富にあるにもかかわらず、SSMを構築するという下流タスクに対する有効性についてエンドユーザーに知らせるための確立されたガイドラインはありません。
この研究では、SSMを構築するための手動セグメンテーションの実行可能な代替手段として、半監視方法の可能性を体系的に評価します。
SSMのタスクに予測されたセグメンテーションを利用して、低注釈設定の下で解剖学的なセグメンテーションのためにさまざまな半監視方法を採用することにより、新しいパフォーマンスベンチマークを確立します。
我々の結果は、一部の方法は騒々しいセグメンテーションを生成することを示していますが、これはSSMタスクに非常に不利なものであり、他の方法では、必要な手動注釈が60〜80％減少して、母集団コホートのバリエーションの正しいモードをキャプチャできることを示しています。

要約(オリジナル)

Statistical Shape Models (SSMs) excel at identifying population level anatomical variations, which is at the core of various clinical and biomedical applications, including morphology-based diagnostics and surgical planning. However, the effectiveness of SSM is often constrained by the necessity for expert-driven manual segmentation, a process that is both time-intensive and expensive, thereby restricting their broader application and utility. Recent deep learning approaches enable the direct estimation of Statistical Shape Models (SSMs) from unsegmented images. While these models can predict SSMs without segmentation during deployment, they do not address the challenge of acquiring the manual annotations needed for training, particularly in resource-limited settings. Semi-supervised models for anatomy segmentation can mitigate the annotation burden. Yet, despite the abundance of available approaches, there are no established guidelines to inform end-users on their effectiveness for the downstream task of constructing SSMs. In this study, we systematically evaluate the potential of semi-supervised methods as viable alternatives to manual segmentations for building SSMs. We establish a new performance benchmark by employing various semi-supervised methods for anatomy segmentation under low annotation settings, utilizing the predicted segmentations for the task of SSM. Our results indicate that some methods produce noisy segmentation, which is very unfavorable for SSM tasks, while others can capture the correct modes of variations in the population cohort with 60-80% reduction in required manual annotation

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