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BIBM (CCF B) 2023-B515-如果将正则化连续学习用于医学图像分割,它将发挥什么作用:初步分析
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祝贺组内研二戴伟豪同学,今年CCF B类会议论文得中(录取率19%),首次将正则持续学习方法应用于医学图像分割任务,从数学模型角度将代表性模型的理论进行了统一。代码近期主页(https://dflag-neu.github.io/index.html)可下载,欢迎讨论、分享、转载! 基于规则化的连续学习(RCL)已被证明在对抗灾难性遗忘方面非常有效。然而,它在医学图像分割(MIS)中的应用相对较少。在本文中,我们使用Taylor展开对6种RCL方法(LwF、LwM、EWC、SI、MAS和PIGWM)进行了统一描述,并在8个数据集(前者为CHASE、DRHAGIS、RITE和STARE,后者为M\&M、LVSC、ACDC和SCD)上研究了它们在2种经典MIS场景中的性能,即视网膜血管分割(RVS)和心脏左心室分割(CLVS)。我们还探讨了不同的任务顺序(易到难或难到易)、优化器(Adam或SGD)和参数容量(2、3、4或5个下采样和上采样对)对这些方法性能的影响。我们的实验结果表明,这些方法能够在一定程度上减轻灾难性遗忘。与从难到易的顺序相比,大多数方法在从易到难的顺序中对所有已知任务执行得更好。优化器Adam在RVS和CLVS上表现更好。容量增加对CLVS明显有效,但对RVS没有显著影响。
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