Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-level Context Gating of Embedded Collective Knowledge for Medical Image Segmentation

論文の概要: Multi-level Context Gating of Embedded Collective Knowledge for Medical Image Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05056v1
Date: Tue, 10 Mar 2020 12:29:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-24 21:37:23.869230
Title: Multi-level Context Gating of Embedded Collective Knowledge for Medical Image Segmentation
Title（参考訳）: 医療画像セグメンテーションのための組込み集合知識の多レベルコンテキストゲーティング
Authors: Maryam Asadi-Aghbolaghi, Reza Azad, Mahmood Fathy, and Sergio Escalera
Abstract要約: 医用画像分割のためのU-Netの拡張を提案する。 U-Net, Squeeze and Excitation (SE) block, bi-directional ConvLSTM (BConvLSTM), and the mechanism of dense convolutions。提案モデルは6つのデータセットで評価される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.96604621259756
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Medical image segmentation has been very challenging due to the large variation of anatomy across different cases. Recent advances in deep learning frameworks have exhibited faster and more accurate performance in image segmentation. Among the existing networks, U-Net has been successfully applied on medical image segmentation. In this paper, we propose an extension of U-Net for medical image segmentation, in which we take full advantages of U-Net, Squeeze and Excitation (SE) block, bi-directional ConvLSTM (BConvLSTM), and the mechanism of dense convolutions. (I) We improve the segmentation performance by utilizing SE modules within the U-Net, with a minor effect on model complexity. These blocks adaptively recalibrate the channel-wise feature responses by utilizing a self-gating mechanism of the global information embedding of the feature maps. (II) To strengthen feature propagation and encourage feature reuse, we use densely connected convolutions in the last convolutional layer of the encoding path. (III) Instead of a simple concatenation in the skip connection of U-Net, we employ BConvLSTM in all levels of the network to combine the feature maps extracted from the corresponding encoding path and the previous decoding up-convolutional layer in a non-linear way. The proposed model is evaluated on six datasets DRIVE, ISIC 2017 and 2018, lung segmentation, $PH^2$, and cell nuclei segmentation, achieving state-of-the-art performance.
Abstract（参考訳）: 様々な症例で解剖学的に大きな違いがあるため, 医用画像のセグメンテーションは非常に困難である。ディープラーニングフレームワークの最近の進歩は、画像セグメンテーションの高速で正確なパフォーマンスを示している。既存のネットワークのうち、u-netは医療画像のセグメンテーションにうまく適用されている。本稿では,U-Net,Squeeze and Excitation (SE) ブロック,双方向 ConvLSTM (BConvLSTM) および高密度畳み込みのメカニズムを最大限に活用する医用画像分割のためのU-Netの拡張を提案する。 (I) U-Net内のSEモジュールを利用することでセグメンテーション性能を向上し、モデルの複雑さに小さな影響を与える。これらのブロックは、特徴マップのグローバルな情報埋め込みの自己ゲーティング機構を利用して、チャネルワイドな特徴応答を適応的に補正する。 (II) 特徴伝播を強化し,特徴再利用を促進するため,符号化パスの最後の畳み込み層に密結合した畳み込みを用いる。 (III) U-Netのスキップ接続における単純な結合の代わりに、BConvLSTMをネットワークのすべてのレベルで使用し、対応する符号化パスから抽出された特徴マップと、以前のデコードアップ畳み込みレイヤを非線形に組み合わせる。提案モデルは,isic 2017と2018の6つのデータセット,肺分画,$ph^2$,細胞核分画で評価され,最新性能が得られた。

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