論文の概要: BDG-Net: Boundary Distribution Guided Network for Accurate Polyp Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00767v1
• Date: Mon, 3 Jan 2022 17:15:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-04 15:18:43.401855
• Title: BDG-Net: Boundary Distribution Guided Network for Accurate Polyp Segmentation
• Title（参考訳）: BDG-Net: 正確なポリプセグメンテーションのための境界分布ガイドネットワーク
• Authors: Zihuan Qiu, Zhichuan Wang, Miaomiao Zhang, Ziyong Xu, Jie Fan, Linfeng Xu
• Abstract要約: ポリープ切除術は腺腫から腺癌への進行を効果的に阻害することができる。 ポリープの大きさやポリープとその周囲の粘膜の境界が不明瞭であるため、ポリープを正確に分割することは困難である。 正確なポリープ分割のための境界分布誘導ネットワーク(BDG-Net)を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.175022232984709
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Colorectal cancer (CRC) is one of the most common fatal cancer in the world. Polypectomy can effectively interrupt the progression of adenoma to adenocarcinoma, thus reducing the risk of CRC development. Colonoscopy is the primary method to find colonic polyps. However, due to the different sizes of polyps and the unclear boundary between polyps and their surrounding mucosa, it is challenging to segment polyps accurately. To address this problem, we design a Boundary Distribution Guided Network (BDG-Net) for accurate polyp segmentation. Specifically, under the supervision of the ideal Boundary Distribution Map (BDM), we use Boundary Distribution Generate Module (BDGM) to aggregate high-level features and generate BDM. Then, BDM is sent to the Boundary Distribution Guided Decoder (BDGD) as complementary spatial information to guide the polyp segmentation. Moreover, a multi-scale feature interaction strategy is adopted in BDGD to improve the segmentation accuracy of polyps with different sizes. Extensive quantitative and qualitative evaluations demonstrate the effectiveness of our model, which outperforms state-of-the-art models remarkably on five public polyp datasets while maintaining low computational complexity.
• Abstract（参考訳）: 大腸癌 (CRC) は世界でも最も多い致死性癌の1つである。 ポリープ切除術は腺腫から腺癌への進行を効果的に阻害し,CRCの発生リスクを低減させる。 大腸内視鏡は大腸ポリープを見つける主要な方法である。 しかし,ポリープのサイズの違いと,ポリープとその周辺粘膜の境界が不明瞭であることから,ポリープを正確に分割することは困難である。 この問題に対処するため、我々は正確なポリプセグメンテーションのための境界分布誘導ネットワーク(BDG-Net)を設計する。 具体的には、理想的な境界分布マップ(BDM)の監督の下で、境界分布生成モジュール(BDGM)を用いて高次特徴を集約し、BDMを生成する。 次に、BDMを補空間情報として境界分布ガイドデコーダ(BDGD)に送信し、ポリプセグメンテーションを案内する。 さらに,BDGDでは,異なるサイズのポリプのセグメンテーション精度を向上させるため,マルチスケールな機能インタラクション戦略が採用されている。 計算の複雑さを低く保ちつつ,5つのパブリックポリプデータセットにおいて,最先端モデルを著しく上回っている。

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