論文の概要: Deep Co-supervision and Attention Fusion Strategy for Automatic COVID-19 Lung Infection Segmentation on CT Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10368v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 07:32:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-21 17:54:31.007378
• Title: Deep Co-supervision and Attention Fusion Strategy for Automatic COVID-19 Lung Infection Segmentation on CT Images
• Title（参考訳）: CT画像を用いたCOVID-19自動肺感染症分離のための深部コスーパービジョンと注意融合戦略
• Authors: Haigen Hu, Leizhao Shen, Qiu Guan, Xiaoxin Li, Qianwei Zhou and Su Ruan
• Abstract要約: 本稿では,CT画像上でのCOVID-19感染に対する新たなセグメンテーション手法を提案する。 エッジとセマンティクスの特徴をネットワークで学習する上での深い協調管理手法を提案する。 提案手法の有効性は, 新型コロナウイルスの4つのCTデータセットで実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.898617934078969
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the irregular shapes,various sizes and indistinguishable boundaries between the normal and infected tissues, it is still a challenging task to accurately segment the infected lesions of COVID-19 on CT images. In this paper, a novel segmentation scheme is proposed for the infections of COVID-19 by enhancing supervised information and fusing multi-scale feature maps of different levels based on the encoder-decoder architecture. To this end, a deep collaborative supervision (Co-supervision) scheme is proposed to guide the network learning the features of edges and semantics. More specifically, an Edge Supervised Module (ESM) is firstly designed to highlight low-level boundary features by incorporating the edge supervised information into the initial stage of down-sampling. Meanwhile, an Auxiliary Semantic Supervised Module (ASSM) is proposed to strengthen high-level semantic information by integrating mask supervised information into the later stage. Then an Attention Fusion Module (AFM) is developed to fuse multiple scale feature maps of different levels by using an attention mechanism to reduce the semantic gaps between high-level and low-level feature maps. Finally, the effectiveness of the proposed scheme is demonstrated on four various COVID-19 CT datasets. The results show that the proposed three modules are all promising. Based on the baseline (ResUnet), using ESM, ASSM, or AFM alone can respectively increase Dice metric by 1.12\%, 1.95\%,1.63\% in our dataset, while the integration by incorporating three models together can rise 3.97\%. Compared with the existing approaches in various datasets, the proposed method can obtain better segmentation performance in some main metrics, and can achieve the best generalization and comprehensive performance.
• Abstract（参考訳）: 異常な形状、さまざまな大きさ、正常組織と感染組織の境界の区別が難しいため、CT画像上でCOVID-19の感染病変を正確に分類することは依然として難しい課題である。 本稿では,エンコーダ・デコーダ・アーキテクチャに基づいて,教師情報を強化し,異なるレベルのマルチスケール特徴マップを融合することにより,新型コロナウイルスの感染症に対する新たなセグメンテーション手法を提案する。 この目的のために,エッジとセマンティクスの特徴をネットワークで学習する上で,協調的監視(コスーパービジョン)手法を提案する。 より具体的には、edge supervised module (esm) はまず、edge supervised情報をダウンサンプリングの初期段階に組み込むことで、低レベル境界の特徴を強調するように設計されている。 一方,ASSM (Auxiliary Semantic Supervised Module) は,マスク管理情報を後段に組み込むことで,高度な意味情報を強化するために提案されている。 次に、アテンションフュージョンモジュール(AFM)を開発し、アテンション機構を用いて、高レベルと低レベルの特徴マップ間のセマンティックギャップを低減することにより、異なるレベルの複数の特徴マップを融合する。 最後に, 提案手法の有効性を, 4つのCOVID-19 CTデータセットで実証した。 その結果,提案する3つのモジュールはすべて有望であることがわかった。 ベースライン(ResUnet)に基づいて、ESM、ASSM、AFMのみを使用して、データセットのDiceメトリックを1.12\%、 1.95\%、1.63\%増加させることができる。 各種データセットの既存手法と比較して,提案手法はいくつかの主要な指標においてセグメンテーション性能が向上し,最高の一般化と包括的性能が得られる。

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