論文の概要: SpecTr: Spectral Transformer for Hyperspectral Pathology Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03604v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 11:12:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-08 14:43:26.292920
• Title: SpecTr: Spectral Transformer for Hyperspectral Pathology Image Segmentation
• Title（参考訳）: SpecTr:Hyperspectral Pathology Image Segmentationのためのスペクトル変換器
• Authors: Boxiang Yun, Yan Wang, Jieneng Chen, Huiyu Wang, Wei Shen, Qingli Li
• Abstract要約: 我々はスペクトル帯域間の長距離依存性をモデル化できるSpectral Transformer (SpecTr) と命名した。 spectrは、事前トレーニングを必要とせず、ハイパースペクトル病理画像セグメンテーションベンチマークで他の競合する手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.34998033157658
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperspectral imaging (HSI) unlocks the huge potential to a wide variety of applications relied on high-precision pathology image segmentation, such as computational pathology and precision medicine. Since hyperspectral pathology images benefit from the rich and detailed spectral information even beyond the visible spectrum, the key to achieve high-precision hyperspectral pathology image segmentation is to felicitously model the context along high-dimensional spectral bands. Inspired by the strong context modeling ability of transformers, we hereby, for the first time, formulate the contextual feature learning across spectral bands for hyperspectral pathology image segmentation as a sequence-to-sequence prediction procedure by transformers. To assist spectral context learning procedure, we introduce two important strategies: (1) a sparsity scheme enforces the learned contextual relationship to be sparse, so as to eliminates the distraction from the redundant bands; (2) a spectral normalization, a separate group normalization for each spectral band, mitigates the nuisance caused by heterogeneous underlying distributions of bands. We name our method Spectral Transformer (SpecTr), which enjoys two benefits: (1) it has a strong ability to model long-range dependency among spectral bands, and (2) it jointly explores the spatial-spectral features of HSI. Experiments show that SpecTr outperforms other competing methods in a hyperspectral pathology image segmentation benchmark without the need of pre-training. Code is available at https://github.com/hfut-xc-yun/SpecTr.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルイメージング(HSI)は、計算病理学や精密医学などの高精度病理画像分割に依存する幅広いアプリケーションに巨大な可能性を解き放ちます。 ハイパースペクトル病理画像は、可視スペクトルを超えても豊富で詳細なスペクトル情報から恩恵を受けるため、高精度なハイパースペクトル病理画像分割を実現する鍵は、高次元スペクトルバンドに沿ってコンテキストを暗黙的にモデル化することです。 トランスの強力なコンテキストモデリング能力に触発され、トランスのシーケンスからシーケンスへの予測手順として、ハイパースペクトル病理画像分割のためのスペクトル帯域をまたいだコンテキスト機能学習を初めて定式化しました。 スペクトルの文脈学習を支援するために,(1)余剰帯域からの乱れを解消するために,疎結合方式が学習コンテキスト関係を疎結合にすること,(2)スペクトル正規化,(2)スペクトル帯域毎の集団正規化,そして、帯域の不均一な基底分布によるニュアンスを軽減すること,の2つの重要な戦略を導入する。 我々は,(1)スペクトル帯域間の長距離依存性をモデル化する能力を持ち,(2)hsiの空間スペクトル特性を共同研究する,という2つの利点を享受するspectrum transformer (spectr) と呼ぶ。 実験により、spectrは事前トレーニングを必要とせず、ハイパースペクトル病理画像分割ベンチマークで他の競合する手法よりも優れていることが示されている。 コードはhttps://github.com/hfut-xc-yun/SpecTrで入手できる。

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