論文の概要: LORCK: Learnable Object-Resembling Convolution Kernels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05103v2
• Date: Mon, 7 Dec 2020 12:51:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-12 04:17:51.191471
• Title: LORCK: Learnable Object-Resembling Convolution Kernels
• Title（参考訳）: LORCK: 学習可能なオブジェクトアセンブリ・コンボリューションカーネル
• Authors: Elizaveta Lazareva, Oleg Rogov, Olga Shegai, Denis Larionov, Dmitry V. Dylov
• Abstract要約: セグメント化された器官の輪郭をミリ波で学習する,新しい中空核のクラスを提案する。 提案したカーネルを用いて一連のU-Netライクなニューラルネットワークをトレーニングし、様々な時間的畳み込みシナリオにおけるアイデアの優位性を実証する。 我々の結果は、他のドメイン固有のディープラーニングアプリケーションへの道を開いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.853658628381862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Segmentation of certain hollow organs, such as the bladder, is especially hard to automate due to their complex geometry, vague intensity gradients in the soft tissues, and a tedious manual process of the data annotation routine. Yet, accurate localization of the walls and the cancer regions in the radiologic images of such organs is an essential step in oncology. To address this issue, we propose a new class of hollow kernels that learn to 'mimic' the contours of the segmented organ, effectively replicating its shape and structural complexity. We train a series of the U-Net-like neural networks using the proposed kernels and demonstrate the superiority of the idea in various spatio-temporal convolution scenarios. Specifically, the dilated hollow-kernel architecture outperforms state-of-the-art spatial segmentation models, whereas the addition of temporal blocks with, e.g., Bi-LSTM, establishes a new multi-class baseline for the bladder segmentation challenge. Our spatio-temporal model based on the hollow kernels reaches the mean dice scores of 0.936, 0.736, and 0.712 for the bladder's inner wall, the outer wall, and the tumor regions, respectively. The results pave the way towards other domain-specific deep learning applications where the shape of the segmented object could be used to form a proper convolution kernel for boosting the segmentation outcome.
• Abstract（参考訳）: 膀胱のような特定の中空器官の分節化は、その複雑な形状、軟組織におけるあいまいな強度勾配、およびデータアノテーションルーチンの面倒な手作業によって、特に自動化が困難である。 しかし, これらの臓器のX線画像における壁および癌領域の正確な局在化は, 腫瘍学における重要なステップである。 この問題に対処するために,セグメンテッドオルガンの輪郭を「模倣」し,その形状と構造的複雑さを効果的に再現する新しい中空カーネルを提案する。 提案したカーネルを用いて一連のU-Net型ニューラルネットワークをトレーニングし、様々な時空間畳み込みシナリオにおいてそのアイデアの優位性を示す。 具体的には、拡張された中空カーネルアーキテクチャは最先端の空間セグメンテーションモデルを上回るが、bi-lstmのような時間ブロックの追加は、膀胱セグメンテーションチャレンジのための新しいマルチクラスベースラインを確立する。 中空核に基づく時空間モデルでは,膀胱内壁,外壁,腫瘍領域の平均diceスコアは0.936,0.736,0.712であった。 この結果は、セグメンテーション結果を促進する適切な畳み込みカーネルを形成するために、セグメンテーションオブジェクトの形を使用できる他のドメイン固有のディープラーニングアプリケーションへの道を開くものだ。

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