論文の概要: PraNet: Parallel Reverse Attention Network for Polyp Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11392v4
• Date: Fri, 3 Jul 2020 13:14:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 21:25:44.092997
• Title: PraNet: Parallel Reverse Attention Network for Polyp Segmentation
• Title（参考訳）: PraNet:polypセグメンテーションのための並列逆アテンションネットワーク
• Authors: Deng-Ping Fan, Ge-Peng Ji, Tao Zhou, Geng Chen, Huazhu Fu, Jianbing Shen, Ling Shao
• Abstract要約: 大腸内視鏡画像の高精度なポリープ分割のための並列リバースアテンションネットワーク(PraNet)を提案する。 並列部分復号器(PPD)を用いて,まず高層層に特徴を集約する。 さらに,エリアとバウンダリの関連性を確立するために,リバースアテンション(RA)モジュールを用いて境界キューをマイニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 155.93344756264824
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Colonoscopy is an effective technique for detecting colorectal polyps, which are highly related to colorectal cancer. In clinical practice, segmenting polyps from colonoscopy images is of great importance since it provides valuable information for diagnosis and surgery. However, accurate polyp segmentation is a challenging task, for two major reasons: (i) the same type of polyps has a diversity of size, color and texture; and (ii) the boundary between a polyp and its surrounding mucosa is not sharp. To address these challenges, we propose a parallel reverse attention network (PraNet) for accurate polyp segmentation in colonoscopy images. Specifically, we first aggregate the features in high-level layers using a parallel partial decoder (PPD). Based on the combined feature, we then generate a global map as the initial guidance area for the following components. In addition, we mine the boundary cues using a reverse attention (RA) module, which is able to establish the relationship between areas and boundary cues. Thanks to the recurrent cooperation mechanism between areas and boundaries, our PraNet is capable of calibrating any misaligned predictions, improving the segmentation accuracy. Quantitative and qualitative evaluations on five challenging datasets across six metrics show that our PraNet improves the segmentation accuracy significantly, and presents a number of advantages in terms of generalizability, and real-time segmentation efficiency.
• Abstract（参考訳）: 大腸内視鏡は大腸癌と高い関連性を有する大腸ポリープの検出に有効な技術である。 臨床的には,大腸内視鏡像からのポリープの分画は診断や手術に有用な情報を提供するため重要である。 しかし、正確なポリプセグメンテーションは2つの大きな理由から難しい課題である。 (i)同じ種類のポリープは、大きさ、色、食感の多様性があり、 (ii)ポリープとその周囲の粘膜の境界は鋭くはない。 これらの課題に対処するために,大腸内視鏡像の正確なポリープ分割のための並列逆注意ネットワーク(PraNet)を提案する。 具体的には、並列部分復号器(PPD)を用いて、まず高層層に特徴を集約する。 複合機能に基づいて、以下のコンポーネントの最初のガイダンスエリアとしてグローバルマップを生成します。 さらに,エリアとバウンダリの関連性を確立するために,リバースアテンション(RA)モジュールを用いて境界キューをマイニングする。 エリアとバウンダリ間の繰り返し協調機構により、PraNetは、不整合予測を校正し、セグメンテーション精度を向上させることができる。 6つのメトリクスにわたる5つの挑戦的データセットの定量的および定性的な評価は、私たちのPraNetがセグメンテーションの精度を著しく改善し、一般化可能性、リアルタイムセグメンテーションの効率の点で多くの利点を示します。

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