A deep learning approach for image-based semantic segmentation with preserved interpretability
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Autores
Aguirre Arango, Juan Carlos
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Inglés
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Resumen
La segmentación semántica es fundamental en varias industrias y muestra su
impacto significativo en numerosas aplicaciones. La segmentación semántica
ofrece información valiosa que impulsa los avances en campos como la conducción
autónoma, la vigilancia, la robótica y la realidad aumentada al permitir la
identificación y el etiquetado precisos de los objetos dentro de una imagen. La
segmentación precisa de objetos permite que los vehículos autónomos naveguen
en entornos complejos, los sistemas de vigilancia detecten y rastreen objetos
específicos, los robots manipulen objetos de manera eficiente y las aplicaciones de
realidad aumentada combinen a la perfección objetos virtuales con el mundo real.
Sin embargo, en la industria médica, la importancia de la segmentación semántica
se ha vuelto verdaderamente profunda. Las técnicas de imágenes médicas, como
las tomografías computarizadas y las resonancias magnéticas, generan grandes
cantidades de datos que requieren una anotación meticulosa para su análisis. La
anotación manual es un proceso que requiere mucho tiempo y recursos, lo que
genera retrasos en el diagnóstico y la planificación del tratamiento. Las técnicas de
segmentación semántica tienen el potencial de automatizar este proceso,
facilitando un análisis más rápido y preciso de imágenes médicas, mejorando así la
atención al paciente y reduciendo la carga de los profesionales de la salud.
Además, en aplicaciones médicas, la necesidad de interpretabilidad es crítica.
Comprender e interpretar los resultados de la segmentación es vital para que los
médicos tomen decisiones informadas. Las técnicas de segmentación semántica interpretables brindan transparencia e información sobre el proceso de
segmentación, lo que garantiza que los profesionales médicos puedan confiar y
validar los resultados para un diagnóstico y tratamiento precisos.
El análisis de imágenes médicas enfrenta varios desafíos, y uno de los principales
obstáculos es la disponibilidad limitada de conjuntos de datos específicamente
diseñados para entrenar modelos de segmentación. Estos modelos requieren
conjuntos de datos grandes y diversos para aprender con precisión los patrones y
características intrincados de las imágenes médicas. Sin embargo, debido a la
naturaleza confidencial de los datos médicos y la necesidad de anotaciones de
expertos, la obtención de dichos conjuntos de datos puede ser un desafío. Otro
desafío significativo surge de la alta variabilidad en la región de interés (ROI)
dentro de las imágenes médicas. El ROI puede diferir significativamente de un
paciente a otro debido a variaciones en la anatomía, la patología y los parámetros
de imagen. Esta variabilidad conduce a diferencias en forma, tamaño y textura, lo
que dificulta que los modelos de segmentación delineen y analicen las regiones de
interés con precisión. En consecuencia, garantizar resultados de segmentación
consistentes y confiables en diversas imágenes médicas sigue siendo un desafío
crítico. Además, existe una necesidad apremiante de evaluaciones sistemáticas y
cuantitativas de la interpretabilidad en modelos de segmentación basados en
aprendizaje profundo. Sin tales evaluaciones, confiar en estos modelos para la
toma de decisiones clínicas se convierte en un desafío. Los médicos deben
comprender de manera integral cómo y por qué estos modelos llegan a sus
conclusiones para incorporarlos a su práctica con confianza. La ausencia de
métodos de evaluación estandarizados impide el progreso en la construcción de
sistemas de análisis de imágenes médicas interpretables y confiables.
Este trabajo aborda los desafíos en la segmentación de imágenes médicas.
Nuestras contribuciones incluyen la optimización de las características aleatorias
de Fourier para datos espaciales a través del descenso de gradiente denominado
CRFFg, la mejora de los modelos de codificador-decodificador poco profundos para
la segmentación semántica y la propuesta de medidas cuantitativas para la interpretabilidad. CRFFg toma ventajas de las propiedades de generalización de los
métodos kernel y mejora la eficiencia de datos para datos espaciales derivados de
convoluciones, mitigando el tamaño de muestra bajo y el sobreajuste. Para
abordar la variabilidad de forma, tamaño y textura en la segmentación semántica
entre pacientes y protocolos de imágenes, incorporamos una capa CRFFg en la
conexión de salto de los modelos codificador-decodificador. Esto mejora la
representación de características de bajo nivel del codificador y su fusión en el
decodificador, apuntando específicamente a los desafíos de la variabilidad del ROI.
La interpretabilidad es crucial en la segmentación semántica médica, pero los
modelos de aprendizaje profundo presentan desafíos. Para mejorar la
interpretabilidad, proponemos medidas cuantitativas: la relevancia acumulada
basada en CAM evalúa la ubicación de relevancia en regiones específicas de
interés, la relevancia acumulada basada en máscara evalúa la sensibilidad en
múltiples regiones de interés y CAM-Dice mide la homogeneidad de relevancia en
regiones de interés. Estas medidas proporcionan evaluaciones objetivas y
completas, superando la inspección visual y el análisis cualitativo. El trabajo propuesto ha sido probado en una aplicación de imagen médica donde
se presentan los problemas mencionados, específicamente en la segmentación de
pies para monitorear la efectividad de la analgesia en el medio obstétrico. Esto se
logra monitoreando los cambios de temperatura en las plantas de los pies. La
metodología propuesta demuestra un rendimiento comparable con los métodos
estándar al tiempo que mejora la interpretabilidad. Es importante señalar que este
proyecto se está desarrollando en conjunto con SES Hospital Universitario de
Caldas, bajo el nombre de ”Sistema prototipo de visión por computador utilizando
aprendizaje profundo como soporte al monitoreo de zonas urbanas desde
unidades aéreas no tripuladas” (Código Hermes 55261 ). El proyecto es financiado
por la Universidad Nacional de Colombia
En nuestra investigación futura, hemos identificado varias vías prometedoras que
pueden avanzar en nuestro trabajo. Al analizar la representación espectral de la
capa CRFFg, nuestro objetivo es descubrir patrones ocultos y obtener una comprensión más profunda del tema. Además, la incorporación de técnicas de
aproximación bayesiana nos permitirá mejorar nuestras estrategias de toma de
decisiones y optimización. También planeamos emplear técnicas de regularización
basadas en las medidas propuestas, que abordarán de manera efectiva los
problemas de sobreajuste y mejorarán el rendimiento del modelo al enfocarse en el
comportamiento deseado de las regiones discriminatorias. Al seguir estos caminos,
nuestro objetivo es mejorar significativamente la eficacia y confiabilidad general de
nuestro enfoque, ampliando así los límites del conocimiento en este campo.
Abstract
Semantic segmentation is pivotal in various industries, showcasing its significant impact across numerous applications. Semantic segmentation offers invaluable insights that drive advancements in fields such as autonomous driving, surveillance, robotics, and augmented reality by enabling precise identification and labeling of objects within an image. Accurate segmentation of objects allows autonomous vehicles to navigate complex environments, surveillance systems to detect and track specific objects, robots to manipulate objects efficiently, and augmented reality applications to seamlessly blend virtual objects with the real world. However, in the medical industry, the importance of semantic segmentation has become truly profound. Medical imaging techniques, such as computerized tomography scans and magnetic resonance imaging, generate vast amounts of data that require meticulous annotation for analysis. Manual annotation is a time-consuming and resource-intensive process, leading to diagnosis and treatment planning delays. Semantic segmentation techniques have the potential to automate this process, facilitating faster and more accurate analysis of medical images, thereby enhancing patient care and reducing the burden on healthcare professionals. Moreover, in medical applications, the need for interpretability is critical. Understanding and interpreting the segmentation results is vital for clinicians to make informed decisions. Interpretable semantic segmentation techniques provide transparency and insights into the segmentation process, ensuring that medical professionals can trust and validate the results for accurate diagnosis and treatment.
Medical image analysis faces several challenges, with one of the primary obstacles being the limited availability of datasets specifically tailored for training segmentation models. These models require large and diverse datasets to learn the intricate patterns and features of medical images accurately. However, due to the sensitive nature of medical data and the need for expert annotations, obtaining such datasets can be challenging. Another significant challenge arises from the high variability in the region of interest (ROI) within medical imaging. The ROI can differ significantly from one patient to another due to variations in anatomy, pathology, and imaging parameters. This variability leads to differences in shape, size, and texture, making it difficult for segmentation models to delineate and analyze the regions of interest accurately. Consequently, ensuring consistent and reliable segmentation results across diverse medical images remains a critical challenge. Furthermore, there is a pressing need for systematic and quantitative evaluations of interpretability in deep learning-based segmentation models. Without such evaluations, trusting and relying on these models for clinical decision-making becomes challenging. Medical practitioners must comprehensively understand how and why these models arrive at their conclusions to incorporate them into their practice confidently. The absence of standardized evaluation methods impedes progress in building interpretable and trustworthy medical image analysis systems.
This work addresses challenges in medical image segmentation. Our contributions include optimizing Random Fourier Features for spatial data through gradient descent named CRFFg, enhancing shallow encoder-decoder models for semantic segmentation, and proposing quantitative measures for interpretability. CRFFg takes advantage of the generalization properties of kernel methods and enhances data efficiency for spatial data derived from convolutions, mitigating low sample size and overfitting. To address shape, size, and texture variability in semantic segmentation across patients and imaging protocols, we incorporate a CRFFg layer into the skip connection of the encoder-decoder models. This improves the representation of low-level features from the encoder and their fusion in the decoder, specifically targeting the challenges of ROI variability. Interpretability is crucial in medical semantic segmentation, but deep learning models present challenges. To enhance interpretability, we propose quantitative measures: CAM-based Cumulative Relevance assesses the location of relevance in specific regions of interest, Mask-based Cumulative Relevance evaluates sensibility across multiple regions of interest, and CAM-Dice measures the homogeneity of relevance in interest regions. These measures provide objective and comprehensive evaluations, surpassing visual inspection and qualitative analysis.
The proposed work has been tested in a medical image application where the mentioned problems occur, specifically in the segmentation of feet for monitoring the effectiveness of analgesia in the obstetric environment. This is achieved by monitoring changes in temperature at the soles of the feet. The proposed methodology demonstrates comparable performance with standard methods while also enhancing interpretability. It is important to note that this project is being developed in conjunction with SES Hospital Universitario de Caldas, under the name "Sistema prototipo de visión por computador utilizando aprendizaje profundo como soporte al monitoreo de zonas urbanas desde unidades aéreas no tripuladas" (Hermes Code 55261). The project is funded by Universidad Nacional de Colombia.
In our future research, we have identified several promising avenues that can advance our work. By analyzing the spectral representation of the CRFFg layer, we aim to uncover hidden patterns and gain a deeper understanding of the subject. Additionally, incorporating Bayesian approximation techniques will enable us to enhance our decision-making and optimization strategies. We also plan to employ regularization techniques based on the proposed measures, which will effectively address overfitting issues and improve the model's performance by focusing on the desired behavior of the discriminative regions. By pursuing these paths, we aim to enhance our approach's overall effectiveness and reliability significantly, thereby pushing the boundaries of knowledge in this field (Texto tomado de la fuente)
Palabras clave propuestas
Descripción
fotografías, graficas, ilustraciones