論文の概要: REPLICA: Enhanced Feature Pyramid Network by Local Image Translation and
Conjunct Attention for High-Resolution Breast Tumor Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11546v1
- Date: Mon, 22 Nov 2021 21:33:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-25 07:00:56.895748
- Title: REPLICA: Enhanced Feature Pyramid Network by Local Image Translation and
Conjunct Attention for High-Resolution Breast Tumor Detection
- Title（参考訳）: REPLICA:高分解能乳癌検出のための局所画像変換と結束注意による高機能ピラミッドネットワーク
- Authors: Yifan Zhang, Haoyu Dong, Nicolas Konz, Hanxue Gu, Maciej A. Mazurowski
- Abstract要約: 本稿では,局所画像翻訳と接続注意(REPLICA)による再生ネットワークの強化について述べる。
我々は、畳み込みオートエンコーダを発電機として使用し、局所ピラミッドを介して画像にオブジェクトを注入し、それらの特徴を隠蔽層で抽出して、新しい画像を生成する。
そして、シミュレーション画像の数が多いため、視覚変換器を使用して、特徴ピラミッドネットワークへの入力として機能する各ResNet層の出力を強化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.112883009328882
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce an improvement to the feature pyramid network of standard object
detection models. We call our method enhanced featuRE Pyramid network by Local
Image translation and Conjunct Attention, or REPLICA. REPLICA improves object
detection performance by simultaneously (1) generating realistic but fake
images with simulated objects to mitigate the data-hungry problem of the
attention mechanism, and (2) advancing the detection model architecture through
a novel modification of attention on image feature patches. Specifically, we
use a convolutional autoencoder as a generator to create new images by
injecting objects into images via local interpolation and reconstruction of
their features extracted in hidden layers. Then due to the larger number of
simulated images, we use a visual transformer to enhance outputs of each ResNet
layer that serve as inputs to a feature pyramid network. We apply our
methodology to the problem of detecting lesions in Digital Breast Tomosynthesis
scans (DBT), a high-resolution medical imaging modality crucial in breast
cancer screening. We demonstrate qualitatively and quantitatively that REPLICA
can improve the accuracy of tumor detection using our enhanced standard object
detection framework via experimental results.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,標準物体検出モデルの機能ピラミッドネットワークの改良を提案する。
本手法は,局所的な画像変換と結束注意による特徴ピラミッドネットワーク,あるいはレプリカと呼ぶ。
RePLICA は,(1) 現実的だが擬似な画像を生成することにより,オブジェクト検出性能を向上し,(1) 注目機構のデータ強調問題を軽減するとともに,(2) 画像特徴パッチへの注目の新たな修正による検出モデルアーキテクチャの進化を図る。
具体的には、畳み込みオートエンコーダをジェネレータとして使用し、局所補間により物体を画像に注入し、その特徴を隠蔽層で抽出した。
そして、シミュレーション画像の数が多いため、視覚変換器を使用して、特徴ピラミッドネットワークへの入力として機能する各ResNet層の出力を強化する。
本手法は乳がん検診において重要な高分解能医用画像撮影法であるDigital Breast Tomo synthesis scans (DBT) の病変検出問題に応用する。
我々は,REPLICAが実験結果により拡張標準物体検出フレームワークを用いて腫瘍検出の精度を向上させることを質的かつ定量的に示す。
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