Fugu-MT 論文翻訳(概要): MNet: Rethinking 2D/3D Networks for Anisotropic Medical Image Segmentation

論文の概要: MNet: Rethinking 2D/3D Networks for Anisotropic Medical Image Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04846v1
Date: Tue, 10 May 2022 12:39:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-05-12 20:30:38.462643
Title: MNet: Rethinking 2D/3D Networks for Anisotropic Medical Image Segmentation
Title（参考訳）: MNet:異方性医用画像分割のための2D/3Dネットワーク再考
Authors: Zhangfu Dong, Yuting He, Xiaoming Qi, Yang Chen, Huazhong Shu, Jean-Louis Coatrieux, Guanyu Yang, Shuo Li
Abstract要約: 学習を通して空間表現間のバランスをとるために,新しいメッシュネットワーク(MNet)を提案する。総合的な実験は4つのパブリックデータセット(CT&MR)で実施される
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.432274819028505
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: The nature of thick-slice scanning causes severe inter-slice discontinuities of 3D medical images, and the vanilla 2D/3D convolutional neural networks (CNNs) fail to represent sparse inter-slice information and dense intra-slice information in a balanced way, leading to severe underfitting to inter-slice features (for vanilla 2D CNNs) and overfitting to noise from long-range slices (for vanilla 3D CNNs). In this work, a novel mesh network (MNet) is proposed to balance the spatial representation inter axes via learning. 1) Our MNet latently fuses plenty of representation processes by embedding multi-dimensional convolutions deeply into basic modules, making the selections of representation processes flexible, thus balancing representation for sparse inter-slice information and dense intra-slice information adaptively. 2) Our MNet latently fuses multi-dimensional features inside each basic module, simultaneously taking the advantages of 2D (high segmentation accuracy of the easily recognized regions in 2D view) and 3D (high smoothness of 3D organ contour) representations, thus obtaining more accurate modeling for target regions. Comprehensive experiments are performed on four public datasets (CT\&MR), the results consistently demonstrate the proposed MNet outperforms the other methods. The code and datasets are available at: https://github.com/zfdong-code/MNet
Abstract（参考訳）: 厚いスライススキャンの性質は、3D医療画像のスライス間不連続性を著しく引き起こし、バニラ2D/3D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はスライス間情報と密度の高いスライス内情報をバランスよく表現することができず、スライス間特徴(バニラ2D CNN)への過度な不適合と、長距離スライス(バニラ3D CNN)からのノイズへの過度な適合をもたらす。本研究では,学習を通じて軸間の空間表現のバランスをとるための新しいメッシュネットワーク(mnet)を提案する。 1) 多次元畳み込みを基本モジュールに深く埋め込み, 表現過程の選択を柔軟にすることで, スパース間スライス情報と密集したスライス情報に対する表現のバランスをとることにより, 多数の表現プロセスを潜在的に融合させる。 2)MNetは,各基本モジュールの多次元的特徴を融合させ,2D(容易に認識できる領域の高セグメンテーション精度)と3D(3次元臓器輪郭の高滑らかさ)表現の利点を両立させ,目標領域のより正確なモデリングを実現する。 4つの公開データセット(CT\&MR)で総合的な実験を行い、提案したMNetが他の手法よりも優れていることを示す。コードとデータセットは以下の通りである。

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