論文の概要: 3D Medical Multi-modal Segmentation Network Guided by Multi-source Correlation Constraint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03111v1
• Date: Fri, 5 Feb 2021 11:23:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-08 14:43:50.917304
• Title: 3D Medical Multi-modal Segmentation Network Guided by Multi-source Correlation Constraint
• Title（参考訳）: マルチソース相関制約による3次元医用マルチモーダルセグメンテーションネットワーク
• Authors: Tongxue Zhou, St\'ephane Canu, Pierre Vera and Su Ruan
• Abstract要約: 相関制約付き多モードセグメンテーションネットワークを提案する。 実験の結果,BraTS-2018データセットを用いて脳腫瘍のセグメンテーション実験を行い,本手法の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.867517731896504
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of multimodal segmentation, the correlation between different modalities can be considered for improving the segmentation results. In this paper, we propose a multi-modality segmentation network with a correlation constraint. Our network includes N model-independent encoding paths with N image sources, a correlation constraint block, a feature fusion block, and a decoding path. The model independent encoding path can capture modality-specific features from the N modalities. Since there exists a strong correlation between different modalities, we first propose a linear correlation block to learn the correlation between modalities, then a loss function is used to guide the network to learn the correlated features based on the linear correlation block. This block forces the network to learn the latent correlated features which are more relevant for segmentation. Considering that not all the features extracted from the encoders are useful for segmentation, we propose to use dual attention based fusion block to recalibrate the features along the modality and spatial paths, which can suppress less informative features and emphasize the useful ones. The fused feature representation is finally projected by the decoder to obtain the segmentation result. Our experiment results tested on BraTS-2018 dataset for brain tumor segmentation demonstrate the effectiveness of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルセグメンテーションの分野では、セグメンテーション結果を改善するために異なるモダリティ間の相関を考慮することができる。 本稿では,相関制約付き多モードセグメンテーションネットワークを提案する。 我々のネットワークは、Nモデル非依存の符号化パスとN画像ソース、相関制約ブロック、特徴融合ブロック、デコードパスを含む。 モデル独立符号化パスは n 個のモダリティからモダリティ特有の特徴をキャプチャすることができる。 異なるモダリティの間に強い相関が存在するため、まずモダリティ間の相関を学習するための線形相関ブロックを提案し、次に、線形相関ブロックに基づいて相関特徴を学習するためにネットワークを導くために損失関数を使用する。 このブロックは、ネットワークにセグメンテーションに関連のある潜在相関機能を学ぶように強制します。 エンコーダから抽出された全ての特徴がセグメンテーションに有用であるわけではないことを考慮し,2重注意に基づく融合ブロックを用いて,モダリティや空間的経路に沿った特徴を再検討し,少ない情報的特徴を抑え,有用な特徴を強調することを提案する。 融合特徴表現は最終的にデコーダによって投影され、セグメンテーション結果が得られる。 脳腫瘍分割のためのBraTS-2018データセットで実験を行った結果,提案手法の有効性が示された。

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