Fugu-MT 論文翻訳(概要): RAR-U-Net: a Residual Encoder to Attention Decoder by Residual Connections Framework for Spine Segmentation under Noisy Labels

論文の概要: RAR-U-Net: a Residual Encoder to Attention Decoder by Residual Connections Framework for Spine Segmentation under Noisy Labels

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12873v4
Date: Wed, 16 Jun 2021 21:53:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-14 03:52:02.950738
Title: RAR-U-Net: a Residual Encoder to Attention Decoder by Residual Connections Framework for Spine Segmentation under Noisy Labels
Title（参考訳）: RAR-U-Net: ノイズラベル下での陰極セグメンテーションのための残差接続フレームワークによるアテンションデコーダの残差エンコーダ
Authors: Ziyang Wang, Zhengdong Zhang, Irina Voiculescu
Abstract要約: 本稿では,ノイズラベルに基づく医用画像分割手法を提案する。この方法は4つの新しいコントリビューションを取り入れ、ディープラーニングパラダイムの下で機能する。実験結果は,脊椎CTのベンチマークデータベース上で公開されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.81466618834274
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Segmentation algorithms for medical images are widely studied for various clinical and research purposes. In this paper, we propose a new and efficient method for medical image segmentation under noisy labels. The method operates under a deep learning paradigm, incorporating four novel contributions. Firstly, a residual interconnection is explored in different scale encoders to transfer gradient information efficiently. Secondly, four copy-and-crop connections are replaced by residual-block-based concatenation to alleviate the disparity between encoders and decoders. Thirdly, convolutional attention modules for feature refinement are studied on all scale decoders. Finally, an adaptive denoising learning strategy (ADL) is introduced into the training process to avoid too much influence from the noisy labels. Experimental results are illustrated on a publicly available benchmark database of spine CTs. Our proposed method achieves competitive performance against other state-of-the-art methods over a variety of different evaluation measures.
Abstract（参考訳）: 医療画像のセグメンテーションアルゴリズムは様々な臨床・研究目的で広く研究されている。本稿では,ノイズラベル下の医用画像分割のための新しい効率的手法を提案する。この方法は4つの新しい貢献を取り入れた深層学習パラダイムの下で機能する。まず、異なるスケールエンコーダで残差相互接続を探究し、勾配情報を効率的に転送する。第二に、4つのコピー・アンド・クロップ接続は、エンコーダとデコーダの格差を軽減するために残差ブロックベースの結合に置き換えられる。第3に、機能改善のための畳み込みアテンションモジュールを、すべてのスケールデコーダで研究する。最後に、ノイズラベルの影響が多すぎるのを避けるために、学習プロセスに適応的弁別学習戦略(adl)を導入する。実験結果は脊椎CTのベンチマークデータベース上で公開されている。提案手法は, 各種評価尺度に対する他の最先端手法との競合性能を実現する。

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