論文の概要: Infant brain MRI segmentation with dilated convolution pyramid downsampling and self-attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12570v2
• Date: Sat, 28 Mar 2020 03:01:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-17 07:45:00.434240
• Title: Infant brain MRI segmentation with dilated convolution pyramid downsampling and self-attention
• Title（参考訳）: 拡張型畳み込みピラミッドダウンサンプリングと自己注意による乳児脳MRI所見の検討
• Authors: Zhihao Lei, Lin Qi, Ying Wei, Yunlong Zhou
• Abstract要約: 乳児の脳MRI領域における異なる情報を適応的に集約する2重集約ネットワークを提案する。 拡張畳み込みピラミッドダウンサンプリングモジュールは、主に空間情報の損失の問題を解決する。 自己注意モジュールは、特徴マップへのリモート依存を空間とチャネルの2次元に統合することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.337042294587985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a dual aggregation network to adaptively aggregate different information in infant brain MRI segmentation. More precisely, we added two modules based on 3D-UNet to better model information at different levels and locations. The dilated convolution pyramid downsampling module is mainly to solve the problem of loss of spatial information on the downsampling process, and it can effectively save details while reducing the resolution. The self-attention module can integrate the remote dependence on the feature maps in two dimensions of spatial and channel, effectively improving the representation ability and discriminating ability of the model. Our results are compared to the winners of iseg2017's first evaluation, the DICE ratio of WM and GM increased by 0.7%, and CSF is comparable.In the latest evaluation of the iseg-2019 cross-dataset challenge,we achieve the first place in the DICE of WM and GM, and the DICE of CSF is second.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,乳児の脳MRI領域における異なる情報を適応的に集約する2重集約ネットワークを提案する。 より正確には、3D-UNetをベースにした2つのモジュールを追加しました。 拡張畳み込みピラミッドダウンサンプリングモジュールは、主にダウンサンプリングプロセスにおける空間情報の損失問題を解決するためであり、解像度を低下させながら、詳細を効果的に節約することができる。 自己注意モジュールは、特徴マップに対するリモート依存を空間とチャネルの2次元に統合し、モデルの表現能力と識別能力を効果的に向上することができる。 その結果,Iseg2017 の初回評価結果と比較し,WM と GM の DICE 比が 0.7% 増加し,CSF と同等であり,Iseg-2019 と GM の DICE では DICE が第1位,CSF の DICE が第2位となった。

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