論文の概要: Duplex Contextual Relation Network for Polyp Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06725v1
• Date: Thu, 11 Mar 2021 15:19:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-12 14:43:54.028816
• Title: Duplex Contextual Relation Network for Polyp Segmentation
• Title（参考訳）: ポリップセグメンテーションのための二重文脈関係ネットワーク
• Authors: Zijin Yin, Kongming Liang, Zhanyu Ma, Jun Guo
• Abstract要約: 画像内および画像間コンテキスト間関係をキャプチャする二重文脈関係ネットワーク(dcrnet)を提案する。 提案手法をEndoScene, Kvasir-SEG, 最近リリースされた大規模PICCOLOデータセット上で評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.509290186267396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Polyp segmentation is of great importance in the early diagnosis and treatment of colorectal cancer. Since polyps vary in their shape, size, color, and texture, accurate polyp segmentation is very challenging. One promising way to mitigate the diversity of polyps is to model the contextual relation for each pixel such as using attention mechanism. However, previous methods only focus on learning the dependencies between the position within an individual image and ignore the contextual relation across different images. In this paper, we propose Duplex Contextual Relation Network (DCRNet) to capture both within-image and cross-image contextual relations. Specifically, we first design Interior Contextual-Relation Module to estimate the similarity between each position and all the positions within the same image. Then Exterior Contextual-Relation Module is incorporated to estimate the similarity between each position and the positions across different images. Based on the above two types of similarity, the feature at one position can be further enhanced by the contextual region embedding within and across images. To store the characteristic region embedding from all the images, a memory bank is designed and operates as a queue. Therefore, the proposed method can relate similar features even though they come from different images. We evaluate the proposed method on the EndoScene, Kvasir-SEG and the recently released large-scale PICCOLO dataset. Experimental results show that the proposed DCRNet outperforms the state-of-the-art methods in terms of the widely-used evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: ポリープ分画は早期大腸癌の診断と治療において極めて重要である。 ポリプの形状、サイズ、色、テクスチャは様々であるため、正確なポリプのセグメンテーションは非常に難しい。 ポリプの多様性を緩和する1つの有望な方法は、アテンション機構などの各ピクセルのコンテキスト関係をモデル化することである。 しかし、従来の手法では、個々の画像内の位置間の依存関係を学習することのみに集中し、異なる画像間のコンテキスト関係を無視する。 本稿では,画像内のコンテキスト関係と画像間のコンテキスト関係の両方をキャプチャする二重文脈関係ネットワーク(dcrnet)を提案する。 具体的には、まず内部文脈関係モジュールを設計し、各位置と同一画像内のすべての位置との類似性を推定する。 次に、外部の文脈関連モジュールを組み込んで、異なる画像間の各位置と位置の類似度を推定する。 上記の2種類の類似性に基づき、画像内および画像間のコンテキスト領域埋め込みにより、1つの位置における特徴をさらに強化することができる。 すべての画像から埋め込まれた特徴領域を保存するため、メモリバンクはキューとして設計・運用される。 そこで,提案手法では,異なる画像からでも類似した特徴を関連付けることができる。 提案手法をEndoScene, Kvasir-SEG, 最近リリースされた大規模PICCOLOデータセット上で評価した。 実験の結果,提案したDCRNetは,広く利用されている評価指標で最先端の手法よりも優れていた。

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