論文の概要: AG-CUResNeSt: A Novel Method for Colon Polyp Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00402v2
• Date: Tue, 4 May 2021 18:57:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 13:00:36.998499
• Title: AG-CUResNeSt: A Novel Method for Colon Polyp Segmentation
• Title（参考訳）: AG-CUResNeSt: 大腸ポリープ分画の新しい方法
• Authors: Dinh Viet Sang, Tran Quang Chung, Phan Ngoc Lan, Dao Viet Hang, Dao Van Long, Nguyen Thi Thuy
• Abstract要約: 本稿では、ロバストなResNeStバックボーンとアテンションゲートを用いて結合ユニセットを強化するAG-CUResNeStと呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 提案手法は既存手法と比較して最先端の精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Colorectal cancer is among the most common malignancies and can develop from high-risk colon polyps. Colonoscopy is an effective screening tool to detect and remove polyps, especially in the case of precancerous lesions. However, the missing rate in clinical practice is relatively high due to many factors. The procedure could benefit greatly from using AI models for automatic polyp segmentation, which provide valuable insights for improving colon polyp detection. However, precise segmentation is still challenging due to variations of polyps in size, shape, texture, and color. This paper proposes a novel neural network architecture called AG-CUResNeSt, which enhances Coupled UNets using the robust ResNeSt backbone and attention gates. The network is capable of effectively combining multi-level features to yield accurate polyp segmentation. Experimental results on five popular benchmark datasets show that our proposed method achieves state-of-the-art accuracy compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 大腸癌は最も一般的な悪性腫瘍であり、高リスク大腸ポリープから発生することがある。 大腸内視鏡検査はポリープの検出と除去に有効なスクリーニングツールである。 しかし, 臨床実践における欠如率は, さまざまな要因により比較的高い。 この手順は、大腸ポリープ検出を改善する貴重な洞察を提供する自動ポリープセグメンテーションにAIモデルを使用することで大きな恩恵を受けることができる。 しかし,ポリプのサイズ,形状,テクスチャ,色の違いから,正確なセグメンテーションはいまだに困難である。 本稿では、堅牢なResNeStバックボーンとアテンションゲートを用いて結合ユニセットを強化するAG-CUResNeStと呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 ネットワークは多レベル特徴を効果的に組み合わせて正確なポリプセグメンテーションを得ることができる。 評価実験の結果,提案手法は既存手法と比較して精度が高いことがわかった。

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