論文の概要: DXM-TransFuse U-net: Dual Cross-Modal Transformer Fusion U-net for Automated Nerve Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13304v1
• Date: Sun, 27 Feb 2022 07:18:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-01 17:08:49.357510
• Title: DXM-TransFuse U-net: Dual Cross-Modal Transformer Fusion U-net for Automated Nerve Identification
• Title（参考訳）: DXM-TransFuse U-net: Dual Cross-Modal Transformer Fusion U-net for Automated Nerve Identification
• Authors: Baijun Xie, Gary Milam, Bo Ning, Jaepyeong Cha, Chung Hyuk Park
• Abstract要約: 正確な神経の同定は、神経組織への損傷を予防するための外科的処置において重要である。 そこで我々は,Transformerブロックをベースとした融合モジュールをボトルネックとした,U-Netアーキテクチャを用いたディープラーニングネットワークフレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0299248281970956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurate nerve identification is critical during surgical procedures for preventing any damages to nerve tissues. Nerve injuries can lead to long-term detrimental effects for patients as well as financial overburdens. In this study, we develop a deep-learning network framework using the U-Net architecture with a Transformer block based fusion module at the bottleneck to identify nerve tissues from a multi-modal optical imaging system. By leveraging and extracting the feature maps of each modality independently and using each modalities information for cross-modal interactions, we aim to provide a solution that would further increase the effectiveness of the imaging systems for enabling the noninvasive intraoperative nerve identification.
• Abstract（参考訳）: 神経組織の損傷を予防するために、外科手術中に正確な神経同定が重要である。 神経損傷は、患者の長期的不利益や財政的負担につながる可能性がある。 本研究では,マルチモーダル光イメージングシステムから神経組織を識別するために,トランスフォーマーブロックを用いた融合モジュールを用いたu-netアーキテクチャを用いたディープラーニングネットワークフレームワークを開発した。 各モダリティの特徴マップを独立に活用し、各モダリティ情報を交叉モダリティ相互作用に利用することにより、非侵襲的な術中神経同定を可能にするためのイメージングシステムの有効性をさらに高めるソリューションを提供することを目標とする。

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