Fugu-MT 論文翻訳(概要): CASPIANET++: A Multidimensional Channel-Spatial Asymmetric Attention Network with Noisy Student Curriculum Learning Paradigm for Brain Tumor Segmentation

論文の概要: CASPIANET++: A Multidimensional Channel-Spatial Asymmetric Attention Network with Noisy Student Curriculum Learning Paradigm for Brain Tumor Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04099v1
Date: Thu, 8 Jul 2021 20:35:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-13 03:34:38.465203
Title: CASPIANET++: A Multidimensional Channel-Spatial Asymmetric Attention Network with Noisy Student Curriculum Learning Paradigm for Brain Tumor Segmentation
Title（参考訳）: caspianet++ : 多次元チャネル空間的非対称アテンションネットワーク : 脳腫瘍セグメンテーションのための学生カリキュラム学習パラダイム
Authors: Andrea Liew, Chun Cheng Lee, Boon Leong Lan, Maxine Tan
Abstract要約: 腫瘍の固有の構造を活用して唾液腺領域を検出することで,チャネルと空間的不斉注意(CASPIAN)を導入する。また,セマンティックセグメンテーションタスクにおいて重要な空間的コンテキストを増大させるために,補助的マルチスケール・マルチプランアテンションブランチの導入について検討する。 CASPIANET++は、Dice Scoresが91.19%、腫瘍コアが87.6%、腫瘍が81.03%である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10195618602298678
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) have been used quite successfully for semantic segmentation of brain tumors. However, current CNNs and attention mechanisms are stochastic in nature and neglect the morphological indicators used by radiologists to manually annotate regions of interest. In this paper, we introduce a channel and spatial wise asymmetric attention (CASPIAN) by leveraging the inherent structure of tumors to detect regions of saliency. To demonstrate the efficacy of our proposed layer, we integrate this into a well-established convolutional neural network (CNN) architecture to achieve higher Dice scores, with less GPU resources. Also, we investigate the inclusion of auxiliary multiscale and multiplanar attention branches to increase the spatial context crucial in semantic segmentation tasks. The resulting architecture is the new CASPIANET++, which achieves Dice Scores of 91.19% whole tumor, 87.6% for tumor core and 81.03% for enhancing tumor. Furthermore, driven by the scarcity of brain tumor data, we investigate the Noisy Student method for segmentation tasks. Our new Noisy Student Curriculum Learning paradigm, which infuses noise incrementally to increase the complexity of the training images exposed to the network, further boosts the enhancing tumor region to 81.53%. Additional validation performed on the BraTS2020 data shows that the Noisy Student Curriculum Learning method works well without any additional training or finetuning.
Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、脳腫瘍のセグメンテーションに非常にうまく使われている。しかし、現在のcnnと注意機構は自然に確率的であり、放射線科医が興味のある領域を手動で注釈付けるために使用する形態学的指標を無視している。本稿では,腫瘍の固有構造を利用して塩分領域を検出することで,チャネルと空間的賢明な非対称注意(caspian)を提案する。提案するレイヤの有効性を示すために,我々は,より少ないgpuリソースで高いdiceスコアを達成するために,確立された畳み込みニューラルネットワーク(cnn)アーキテクチャに統合する。また,意味的セグメンテーションタスクにおいて重要な空間的コンテキストを増大させるために,補助的マルチスケール・マルチプランアテンションブランチの導入を検討する。その結果得られたアーキテクチャは新しいcaspianet++であり、91.19%の全腫瘍、87.6%の腫瘍コア、871.03%の腫瘍増強が達成された。さらに,脳腫瘍データ不足を契機に,分割作業におけるノイズ学生法について検討した。ネットワークに露出するトレーニング画像の複雑さを増すため,ノイズを段階的に注入する新しいノイズ学生カリキュラム学習パラダイムにより,腫瘍領域が81.53%に増大する。 BraTS2020データで行った追加の検証は、ノイズの多い学生カリキュラム学習法が追加のトレーニングや微調整なしでうまく機能していることを示している。

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