Fugu-MT 論文翻訳(概要): UNet#: A UNet-like Redesigning Skip Connections for Medical Image Segmentation

論文の概要: UNet#: A UNet-like Redesigning Skip Connections for Medical Image Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11759v1
Date: Tue, 24 May 2022 03:40:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-25 15:07:51.254192
Title: UNet#: A UNet-like Redesigning Skip Connections for Medical Image Segmentation
Title（参考訳）: UNet#: 医用画像セグメンテーションのためのUNetライクな再設計スキップ接続
Authors: Ledan Qian, Xiao Zhou, Yi Li, Zhongyi Hu
Abstract要約: シンボル#に類似した形状のUNet-sharp(UNet#)という,高密度スキップ接続とフルスケールスキップ接続を組み合わせた新しいネットワーク構造を提案する。提案されたUNet#は、デコーダサブネットワークで異なるスケールの機能マップを集約し、詳細な詳細と大まかなセマンティクスをフルスケールから取得することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.767615201220138
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: As an essential prerequisite for developing a medical intelligent assistant system, medical image segmentation has received extensive research and concentration from the neural network community. A series of UNet-like networks with encoder-decoder architecture has achieved extraordinary success, in which UNet2+ and UNet3+ redesign skip connections, respectively proposing dense skip connection and full-scale skip connection and dramatically improving compared with UNet in medical image segmentation. However, UNet2+ lacks sufficient information explored from the full scale, which will affect the learning of organs' location and boundary. Although UNet3+ can obtain the full-scale aggregation feature map, owing to the small number of neurons in the structure, it does not satisfy the segmentation of tiny objects when the number of samples is small. This paper proposes a novel network structure combining dense skip connections and full-scale skip connections, named UNet-sharp (UNet\#) for its shape similar to symbol \#. The proposed UNet\# can aggregate feature maps of different scales in the decoder sub-network and capture fine-grained details and coarse-grained semantics from the full scale, which benefits learning the exact location and accurately segmenting the boundary of organs or lesions. We perform deep supervision for model pruning to speed up testing and make it possible for the model to run on mobile devices; furthermore, designing two classification-guided modules to reduce false positives achieves more accurate segmentation results. Various experiments of semantic segmentation and instance segmentation on different modalities (EM, CT, MRI) and dimensions (2D, 3D) datasets, including the nuclei, brain tumor, liver, and lung, demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art models.
Abstract（参考訳）: 医療用インテリジェントアシスタントシステムの開発に欠かせない前提条件として,医療画像分割はニューラルネットワークコミュニティから広範な研究と集中を受けている。エンコーダ-デコーダアーキテクチャを備えた一連のUNetライクなネットワークは、UNet2+とUNet3+を再設計し、それぞれ高密度なスキップ接続とフルスケールのスキップ接続を提案し、医用画像セグメンテーションにおいてUNetと比較して劇的に改善した。しかし、UNet2+には、臓器の位置と境界の学習に影響を与える十分な情報がない。 UNet3+は、構造内の少数のニューロンのため、完全な集約機能マップを得ることができるが、サンプルの数が少ない場合には、小さなオブジェクトのセグメンテーションを満足しない。本稿では,unet-sharp (unet\#) という,記号 \# に類似した形状を持つ,密なスキップ接続と本格的なスキップ接続を組み合わせた新しいネットワーク構造を提案する。提案されたUNet\#は、デコーダサブネットワーク内の異なるスケールの機能マップを集約し、詳細な詳細と粗粒度のセマンティクスをフルスケールから取得することで、正確な位置を学習し、臓器や病変の境界を正確にセグメンテーションするのに役立つ。モデルプルーニングを深く監視し,テストのスピードアップと,モデルをモバイルデバイス上で動作可能にする。さらに,偽陽性の低減を目的とした2つの分類誘導モジュールの設計によって,より正確なセグメンテーション結果が得られる。異なるモダリティ(em, ct, mri)と次元(2d, 3d)のデータセット(核, 脳腫瘍, 肝臓, 肺など)におけるセマンティックセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションの様々な実験は、提案手法が最先端モデルよりも優れていることを示している。

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