論文の概要: Global Guidance Network for Breast Lesion Segmentation in Ultrasound Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01896v1
• Date: Mon, 5 Apr 2021 13:15:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 20:07:04.700835
• Title: Global Guidance Network for Breast Lesion Segmentation in Ultrasound Images
• Title（参考訳）: 超音波画像における乳腺病変分割のためのグローバルガイダンスネットワーク
• Authors: Cheng Xue, Lei Zhu, Huazhu Fu, Xiaowei Hu, Xiaomeng Li, Hai Zhang, Pheng Ann Heng
• Abstract要約: 我々は,大域的誘導ブロック(GGB)と乳房病変境界検出モジュールを備えた深部畳み込みニューラルネットワークを開発した。 当社のネットワークは、乳房超音波病変分割における他の医療画像分割方法および最近のセマンティックセグメンテーション方法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.03487786163781
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic breast lesion segmentation in ultrasound helps to diagnose breast cancer, which is one of the dreadful diseases that affect women globally. Segmenting breast regions accurately from ultrasound image is a challenging task due to the inherent speckle artifacts, blurry breast lesion boundaries, and inhomogeneous intensity distributions inside the breast lesion regions. Recently, convolutional neural networks (CNNs) have demonstrated remarkable results in medical image segmentation tasks. However, the convolutional operations in a CNN often focus on local regions, which suffer from limited capabilities in capturing long-range dependencies of the input ultrasound image, resulting in degraded breast lesion segmentation accuracy. In this paper, we develop a deep convolutional neural network equipped with a global guidance block (GGB) and breast lesion boundary detection (BD) modules for boosting the breast ultrasound lesion segmentation. The GGB utilizes the multi-layer integrated feature map as a guidance information to learn the long-range non-local dependencies from both spatial and channel domains. The BD modules learn additional breast lesion boundary map to enhance the boundary quality of a segmentation result refinement. Experimental results on a public dataset and a collected dataset show that our network outperforms other medical image segmentation methods and the recent semantic segmentation methods on breast ultrasound lesion segmentation. Moreover, we also show the application of our network on the ultrasound prostate segmentation, in which our method better identifies prostate regions than state-of-the-art networks.
• Abstract（参考訳）: 超音波による乳腺病変の自動分離は、世界規模で女性に影響を及ぼす恐ろしい疾患の1つである乳がんの診断に役立つ。 乳房領域を超音波画像から正確に分割することは, 固有スペックルアーチファクト, ぼやけた乳房病変境界, 乳房病変領域内の不均質な強度分布などにより困難な課題である。 近年,畳み込みニューラルネットワーク(cnns)が医用画像分割作業において顕著な結果を示している。 しかし、CNNの畳み込み操作は、入力された超音波画像の長距離依存性を捉える能力に限界がある局所に焦点を合わせ、乳房病変の分節精度が低下する。 本稿では,大域的誘導ブロック (GGB) と乳房病変境界検出 (BD) モジュールを備えた深部畳み込みニューラルネットワークを開発し,乳房病変のセグメンテーションを促進する。 ggbは、多層統合機能マップをガイダンス情報として利用し、空間領域とチャネル領域の両方から長距離非局所依存関係を学習する。 BDモジュールは、追加の乳房病変境界マップを学習し、セグメンテーション結果の改善の境界品質を高める。 公開データセットと収集データセットを用いた実験の結果,乳腺超音波病変の分画における他の医用画像分画法や近年のセマンティック分節法よりも優れていた。 また,超音波前立腺セグメンテーションにおいて,最先端のネットワークよりも前立腺領域の同定が容易であることを示す。

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