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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Zuyu Zhang (Inha University) Yan Li (Inha University) Byeong-Seok Shin (Inha University)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2023 학술대회 발표 논문집
발행연도
2023.2
수록면
14 - 17 (4page)

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Single-source domain generalization (SDG) in medical segmentation is a challenging yet essential task due to the ubiquitous domain shifts across clinical image datasets. In this paper, we present a novel illumination enhancement-based domain generalization framework to improve the generalization capability of the model on unseen test datasets. Specifically, we first develop an image decomposition network (IDN) to decompose polyp images into reflectance, local illumination, and global illumination components, respectively. To derive images with various global illuminations, we further propose an illumination transform network (ITN) to generate target-like global illumination maps. We extensively evaluate the proposed model in polyp segmentation performance on four colonoscopy datasets: CVC-ClinicDB, CVC-ColonDB, ETIS-Larib, and Kvasir-SEG. Our proposed method obtains satisfying segmentation results on unseen datasets and outperforms other image enhancement and domain generalization methods.
#Polyp segmentation #deep neural network #domain generalization

목차

Abstract
1. Introduction
2. Methodology
3. Experimental Results
4. Disscusion and Future Work
5. Conclusion
Reference

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