論文の概要: Stepwise Feature Fusion: Local Guides Global
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03635v1
- Date: Mon, 7 Mar 2022 10:36:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-09 15:49:22.021451
- Title: Stepwise Feature Fusion: Local Guides Global
- Title(参考訳): Stepwise Feature Fusion - ローカルガイドのグローバル化
- Authors: Jinfeng Wang, Qiming Huang, Feilong Tang, Jia Meng, Jionglong Su, and
Sifan Song
- Abstract要約: 本稿では,ピラミッドトランスフォーマーエンコーダを用いた医用画像セグメンテーションのためのState-Of-The-Artモデルを提案する。
提案するプログレッシブ・ローカリティ・デコーダをピラミッドトランスフォーマーのバックボーンに適応させて,局所的特徴と注意分散を強調する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.394421688712052
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Colonoscopy, currently the most efficient and recognized colon polyp
detection technology, is necessary for early screening and prevention of
colorectal cancer. However, due to the varying size and complex morphological
features of colonic polyps as well as the indistinct boundary between polyps
and mucosa, accurate segmentation of polyps is still challenging. Deep learning
has become popular for accurate polyp segmentation tasks with excellent
results. However, due to the structure of polyps image and the varying shapes
of polyps, it easy for existing deep learning models to overfitting the current
dataset. As a result, the model may not process unseen colonoscopy data. To
address this, we propose a new State-Of-The-Art model for medical image
segmentation, the SSFormer, which uses a pyramid Transformer encoder to improve
the generalization ability of models. Specifically, our proposed Progressive
Locality Decoder can be adapted to the pyramid Transformer backbone to
emphasize local features and restrict attention dispersion. The SSFormer
achieves statet-of-the-art performance in both learning and generalization
assessment.
- Abstract(参考訳): 現在最も効率的かつ認識されている大腸ポリープ検出技術である大腸内視鏡は早期大腸癌のスクリーニングと予防に必要である。
しかし,大腸ポリープの大きさや複雑な形態的特徴や,ポリープと粘膜の境界が不明瞭であることから,ポリープの正確な分画はいまだに困難である。
ディープラーニングは、優れた結果を得た正確なポリプセグメンテーションタスクに人気がある。
しかし、ポリプ画像の構造とポリプの形状の変化により、既存のディープラーニングモデルが現在のデータセットを過度に適合させるのは容易である。
その結果,未発見の大腸内視鏡データを処理できなくなった。
そこで本研究では,ピラミッドトランスフォーマーエンコーダを用いた医用画像セグメンテーションのためのState-Of-The-Artモデルを提案する。
具体的には,提案するプログレッシブ局所デコーダをピラミッドトランスフォーマーバックボーンに適用することで,局所的な特徴を強調し,注意分散を制限することができる。
SSFormerは、学習と一般化評価の両方において最先端のパフォーマンスを達成する。
関連論文リスト
- EPPS: Advanced Polyp Segmentation via Edge Information Injection and Selective Feature Decoupling [5.453850739960517]
We propose a novel model named Edge-Prioritized Polyp (EPPS)。
具体的には,ポリプのエッジを正確に抽出することを目的としたエッジマッピングエンジン(EME)を組み込んだ。
また,Selective Feature Decoupler (SFD) と呼ばれるコンポーネントを導入し,モデルに対するノイズや外的特徴の影響を抑える。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-20T07:41:04Z) - Adaptation of Distinct Semantics for Uncertain Areas in Polyp Segmentation [11.646574658785362]
本研究は,ポリプ不確定領域に対する識別意味論の適応という新しいアーキテクチャを提示する。
ADSNetは、未分類の詳細を修正し、最終段階で消滅し、検出されない弱い特徴を回復する。
実験により,ポリプ画像分割作業における他の技術と比較して,セグメンテーション性能が向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-13T07:41:28Z) - ECC-PolypDet: Enhanced CenterNet with Contrastive Learning for Automatic
Polyp Detection [88.4359020192429]
既存の手法では、計算コストのかかるコンテキストアグリゲーションが伴うか、ポリープの事前モデリングが欠如しているため、難解なケースでは性能が低下する。
本稿では,2段階のトレーニングとエンドツーエンド推論フレームワークである Enhanced CenterNet with Contrastive Learning (ECC-PolypDet) を提案する。
Box-assisted Contrastive Learning (BCL) は, クラス内差を最小限に抑え, 前庭ポリープと背景のクラス間差を最大化するため, 隠れポリープを捕捉する。
微調整段階におけるIoU誘導サンプル再重み付けの導入
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T07:03:41Z) - Dual-scale Enhanced and Cross-generative Consistency Learning for
Semi-supervised Polyp Segmentation [52.06525450636897]
大腸癌の早期診断と治療において, 自動ポリープセグメンテーションが重要な役割を担っている。
既存の手法は、完全に教師されたトレーニングに大きく依存しており、大量のラベル付きデータと時間を要するピクセル単位のアノテーションを必要とする。
大腸内視鏡画像からの半教師付きポリープ(DEC-Seg)のための新しいDual-scale Enhanced and Cross-generative consistency learningフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-26T12:56:31Z) - Lesion-aware Dynamic Kernel for Polyp Segmentation [49.63274623103663]
ポリープセグメンテーションのための障害対応動的ネットワーク(LDNet)を提案する。
従来のU字型エンコーダ・デコーダ構造であり、動的カーネル生成と更新スキームが組み込まれている。
この単純だが効果的なスキームは、我々のモデルに強力なセグメンテーション性能と一般化能力を与える。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-12T09:53:57Z) - BoxPolyp:Boost Generalized Polyp Segmentation Using Extra Coarse
Bounding Box Annotations [79.17754846553866]
我々は、正確なマスクと余分な粗いボックスアノテーションをフル活用するための強化されたBoxPolypモデルを提案する。
実際には、従来のポリプセグメンテーションモデルの過度に適合する問題を緩和するためにボックスアノテーションが適用される。
提案手法は従来の最先端手法よりも大きなマージンで優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-07T07:45:50Z) - Automatic Polyp Segmentation via Multi-scale Subtraction Network [100.94922587360871]
臨床的には、正確なポリープセグメンテーションは大腸癌の早期発見に重要な情報を提供する。
既存のほとんどの手法はU字型構造に基づいており、デコーダで段階的に異なるレベルの特徴を融合させるために要素ワイド付加または結合を用いる。
大腸内視鏡画像からポリプを抽出するマルチスケールサブトラクションネットワーク(MSNet)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-11T07:54:07Z) - Enhanced U-Net: A Feature Enhancement Network for Polyp Segmentation [17.8181080354116]
大腸内視鏡画像におけるポリープ分割の精度向上のための特徴拡張ネットワークを提案する。
具体的には,semantic feature enhance module (sfem) を用いて意味情報の拡張を行う。
提案手法は5つの大腸内視鏡データを用いて評価し,他の最先端モデルと比較して優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-03T16:46:26Z) - AG-CUResNeSt: A Novel Method for Colon Polyp Segmentation [0.0]
本稿では、ロバストなResNeStバックボーンとアテンションゲートを用いて結合ユニセットを強化するAG-CUResNeStと呼ばれる新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
提案手法は既存手法と比較して最先端の精度を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-02T06:36:36Z) - PraNet: Parallel Reverse Attention Network for Polyp Segmentation [155.93344756264824]
大腸内視鏡画像の高精度なポリープ分割のための並列リバースアテンションネットワーク(PraNet)を提案する。
並列部分復号器(PPD)を用いて,まず高層層に特徴を集約する。
さらに,エリアとバウンダリの関連性を確立するために,リバースアテンション(RA)モジュールを用いて境界キューをマイニングする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-13T08:13:43Z) - Colorectal Polyp Segmentation by U-Net with Dilation Convolution [9.840695333927496]
大腸癌(英:Colorectal cancer, CRC)は、アメリカ合衆国で最も一般的に診断されるがんの1つであり、がん死の原因となっている。
現在最も一般的な大腸ポリープ検出法は大腸内視鏡である。
大腸ポリープセグメンテーションのための新しいエンドツーエンドディープラーニングフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-26T23:27:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。