論文の概要: (M)SLAe-Net: Multi-Scale Multi-Level Attention embedded Network for
Retinal Vessel Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02084v1
- Date: Sun, 5 Sep 2021 14:29:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-08 05:37:11.962523
- Title: (M)SLAe-Net: Multi-Scale Multi-Level Attention embedded Network for
Retinal Vessel Segmentation
- Title（参考訳）: (M)SLAe-Net:網膜血管セグメンテーションのためのマルチスケールマルチレベル注意組込みネットワーク
- Authors: Shreshth Saini, Geetika Agrawal
- Abstract要約: マルチステージ処理の課題に対処するため,マルチスケールでマルチレベルなCNNアーキテクチャ((M)SLAe-Net)を提案する。
我々は、複数のスケールとネットワークの複数のレベルの特徴を抽出することで、我々のモデルが局所的およびグローバル的特徴を全体的に抽出することを可能にする。
D-DPPモジュールは細管に効率よくタスク特異的な損失機能を持たせることで,クロスデータ性能の向上を実現した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Segmentation plays a crucial role in diagnosis. Studying the retinal
vasculatures from fundus images help identify early signs of many crucial
illnesses such as diabetic retinopathy. Due to the varying shape, size, and
patterns of retinal vessels, along with artefacts and noises in fundus images,
no one-stage method can accurately segment retinal vessels. In this work, we
propose a multi-scale, multi-level attention embedded CNN architecture
((M)SLAe-Net) to address the issue of multi-stage processing for robust and
precise segmentation of retinal vessels. We do this by extracting features at
multiple scales and multiple levels of the network, enabling our model to
holistically extracts the local and global features. Multi-scale features are
extracted using our novel dynamic dilated pyramid pooling (D-DPP) module. We
also aggregate the features from all the network levels. These effectively
resolved the issues of varying shapes and artefacts and hence the need for
multiple stages. To assist in better pixel-level classification, we use the
Squeeze and Attention(SA) module, a smartly adapted version of the Squeeze and
Excitation(SE) module for segmentation tasks in our network to facilitate
pixel-group attention. Our unique network design and novel D-DPP module with
efficient task-specific loss function for thin vessels enabled our model for
better cross data performance. Exhaustive experimental results on DRIVE, STARE,
HRF, and CHASE-DB1 show the superiority of our method.
- Abstract（参考訳）: セグメンテーションは診断において重要な役割を果たす。
基底画像からの網膜血管の研究は、糖尿病網膜症などの多くの重要な疾患の早期の兆候を特定するのに役立つ。
網膜血管の形状、大きさ、パターンが異なり、眼底画像のアーティファクトやノイズとともに、単段法では網膜血管を正確に分割することはできない。
本研究では、網膜血管の堅牢かつ正確なセグメンテーションのための多段階処理の課題に対処するため、マルチスケールでマルチレベルなCNNアーキテクチャ((M)SLAe-Net)を提案する。
私たちは、複数のスケールとネットワークの複数のレベルにある特徴を抽出し、モデルが局所的かつグローバルな特徴を段階的に抽出できるようにします。
動的拡張ピラミッドプール (D-DPP) モジュールを用いて, マルチスケールの特徴を抽出した。
また、すべてのネットワークレベルから機能を集約します。
これにより、様々な形状や工芸品の問題が効果的に解決され、複数のステージが必要になった。
Squeeze and Attention(SA)モジュールは、Squeeze and Excitation(SE)モジュールのスマートに適応したバージョンで、当社のネットワーク内のセグメンテーションタスクに使用し、ピクセルグループ注意を促す。
ネットワーク設計に特有なd-dppモジュールと,薄型容器のタスク固有損失機能により,クロスデータ性能が向上した。
DRIVE, STARE, HRF, CHASE-DB1の試験結果から, 本法の有用性が示された。
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