論文の概要: Cross-Modal Self-Attention Distillation for Prostate Cancer Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.03908v1
• Date: Sun, 8 Nov 2020 06:19:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 08:18:50.962719
• Title: Cross-Modal Self-Attention Distillation for Prostate Cancer Segmentation
• Title（参考訳）: 前立腺癌分画に対するcross-modal self-attention distillation
• Authors: Guokai Zhang, Xiaoang Shen, Ye Luo, Jihao Luo, Zeju Wang, Weigang Wang, Binghui Zhao, Jianwei Lu
• Abstract要約: マルチモーダル画像の特徴をより効率的に利用する方法は、医療画像セグメンテーションの分野ではまだ難しい問題である。 我々は, 中間層の符号化情報を異なるモードから完全に活用して, クロスモーダルな自己注意蒸留網を構築する。 生検にて358MRIで5倍のクロスバリデーションを施行した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.630747108038841
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automatic segmentation of the prostate cancer from the multi-modal magnetic resonance images is of critical importance for the initial staging and prognosis of patients. However, how to use the multi-modal image features more efficiently is still a challenging problem in the field of medical image segmentation. In this paper, we develop a cross-modal self-attention distillation network by fully exploiting the encoded information of the intermediate layers from different modalities, and the extracted attention maps of different modalities enable the model to transfer the significant spatial information with more details. Moreover, a novel spatial correlated feature fusion module is further employed for learning more complementary correlation and non-linear information of different modality images. We evaluate our model in five-fold cross-validation on 358 MRI with biopsy confirmed. Extensive experiment results demonstrate that our proposed network achieves state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 多モード磁気共鳴画像からの前立腺癌の自動分離は、患者の初期ステージングと予後にとって重要である。 しかし、マルチモーダル画像の特徴をより効率的に利用する方法は、医療画像セグメンテーションの分野ではまだ難しい問題である。 本稿では,中間層の符号化情報を異なるモダリティから完全に活用することで,クロスモーダルな自己注意蒸留網を構築し,異なるモダリティの抽出された注目マップにより,モデルが重要な空間情報をより詳細に伝達することを可能にする。 さらに、異なるモダリティ画像のより相補的な相関情報と非線形情報を学ぶために、新しい空間相関型特徴融合モジュールも用いられる。 生検にて358MRIで5倍のクロスバリデーションを施行した。 実験結果から,提案するネットワークが最先端の性能を達成することを示す。

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