論文の概要: Convolution-Free Medical Image Segmentation using Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13645v1
• Date: Fri, 26 Feb 2021 18:49:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-01 17:36:06.762140
• Title: Convolution-Free Medical Image Segmentation using Transformers
• Title（参考訳）: 変換器を用いた畳み込みフリー医用画像分割
• Authors: Davood Karimi, Serge Vasylechko, Ali Gholipour
• Abstract要約: 近接する画像パッチ間の自己注意に基づく別の手法が,競争的あるいはよりよい結果が得られることを示す。 提案モデルにより,3つのデータセット上でのCNNの状態よりも優れたセグメンテーション精度が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.130670465411239
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Like other applications in computer vision, medical image segmentation has been most successfully addressed using deep learning models that rely on the convolution operation as their main building block. Convolutions enjoy important properties such as sparse interactions, weight sharing, and translation equivariance. These properties give convolutional neural networks (CNNs) a strong and useful inductive bias for vision tasks. In this work we show that a different method, based entirely on self-attention between neighboring image patches and without any convolution operations, can achieve competitive or better results. Given a 3D image block, our network divides it into $n^3$ 3D patches, where $n=3 \text{ or } 5$ and computes a 1D embedding for each patch. The network predicts the segmentation map for the center patch of the block based on the self-attention between these patch embeddings. We show that the proposed model can achieve segmentation accuracies that are better than the state of the art CNNs on three datasets. We also propose methods for pre-training this model on large corpora of unlabeled images. Our experiments show that with pre-training the advantage of our proposed network over CNNs can be significant when labeled training data is small.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの他のアプリケーションと同様に、医療画像セグメンテーションは、畳み込み操作を主なビルディングブロックとして依存するディープラーニングモデルを使用して最もうまく対処されています。 畳み込みは、疎相互作用、重み共有、翻訳等分散といった重要な特性を享受する。 これらの特性は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に視覚タスクのための強力で有用な誘導バイアスを与える。 本研究では,隣り合う画像パッチ間の自己照合と畳み込み操作を伴わない異なる手法が,競争的あるいはよりよい結果が得られることを示す。 3Dイメージブロックを付与すると、ネットワークはそれを$n^3$ 3Dパッチに分割し、$n=3 \text{ or } 5$で各パッチの1D埋め込みを計算します。 ネットワークは、これらのパッチ埋め込み間の自己注意に基づいて、ブロックの中心パッチのセグメンテーションマップを予測する。 提案モデルにより,3つのデータセット上でのCNNの状態よりも優れたセグメンテーション精度が得られることを示す。 また,このモデルをラベルなし画像の大きなコーパス上で事前学習する方法を提案する。 実験の結果,ラベル付きトレーニングデータが少ない場合には,提案するネットワークのCNNに対するアドバンテージの事前学習が重要であることがわかった。

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