論文の概要: MT-TransUNet: Mediating Multi-Task Tokens in Transformers for Skin Lesion Segmentation and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01767v1
• Date: Fri, 3 Dec 2021 07:51:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 00:25:06.451600
• Title: MT-TransUNet: Mediating Multi-Task Tokens in Transformers for Skin Lesion Segmentation and Classification
• Title（参考訳）: MT-TransUNet:皮膚病変分類・分類用トランスフォーマーにおけるマルチタスクトークンの仲介
• Authors: Jingye Chen, Jieneng Chen, Zongwei Zhou, Bin Li, Alan Yuille, Yongyi Lu
• Abstract要約: 近年の皮膚癌自動診断の進歩は, 皮膚科医と同等の成績を示した。 正確な病変分割は付加的な病変情報で分類作業を補うことができると我々は主張する。 本稿では,皮膚病変の分類・分類が可能なMT-TransUNetというマルチタスクフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.900592700187376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in automated skin cancer diagnosis have yielded performance on par with board-certified dermatologists. However, these approaches formulated skin cancer diagnosis as a simple classification task, dismissing the potential benefit from lesion segmentation. We argue that an accurate lesion segmentation can supplement the classification task with additive lesion information, such as asymmetry, border, intensity, and physical size; in turn, a faithful lesion classification can support the segmentation task with discriminant lesion features. To this end, this paper proposes a new multi-task framework, named MT-TransUNet, which is capable of segmenting and classifying skin lesions collaboratively by mediating multi-task tokens in Transformers. Furthermore, we have introduced dual-task and attended region consistency losses to take advantage of those images without pixel-level annotation, ensuring the model's robustness when it encounters the same image with an account of augmentation. Our MT-TransUNet exceeds the previous state of the art for lesion segmentation and classification tasks in ISIC-2017 and PH2; more importantly, it preserves compelling computational efficiency regarding model parameters (48M~vs.~130M) and inference speed (0.17s~vs.~2.02s per image). Code will be available at https://github.com/JingyeChen/MT-TransUNet.
• Abstract（参考訳）: 近年の皮膚癌自動診断の進歩は, 皮膚科医と同等の成績を示した。 しかし,これらのアプローチは皮膚がんの診断を簡便な分類課題として定式化し,病変分画の利点を否定した。 正確な病変分割は,非対称性,境界,強度,物理的大きさなどの付加的病変情報で分類タスクを補うことができると論じる。 そこで本稿では,トランスフォーマーのマルチタスクトークンを仲介することにより,皮膚病変のセグメント化と分類を協調的に行うことができるマルチタスクフレームワークであるmt-transunetを提案する。 さらに,画素レベルのアノテーションを使わずに画像を活用するために,デュアルタスクと従属領域の一貫性損失を導入し,拡張の考慮で同一画像に遭遇した場合のモデルの堅牢性を確保した。 MT-TransUNet はISIC-2017 と PH2 における病変分割および分類タスクの従来の状態を超えており,さらに重要な点として,モデルパラメータ (48M~vs.~130M) と推論速度 (0.17s~vs.~2.02s) に関する計算効率を保っている。 コードはhttps://github.com/JingyeChen/MT-TransUNet.comから入手できる。

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