論文の概要: Transformer Lesion Tracker

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06252v1
• Date: Mon, 13 Jun 2022 15:35:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 15:48:05.125396
• Title: Transformer Lesion Tracker
• Title（参考訳）: 変圧器病変追跡装置
• Authors: Wen Tang, Han Kang, Haoyue Zhang, Pengxin Yu, Corey W. Arnold, Rongguo Zhang
• Abstract要約: 我々はTransformer Lesion Tracker(TLT)と呼ばれるトランスフォーマーベースのアプローチを提案する。 我々はCAT(Cross Attention-based Transformer)を設計し、グローバル情報とローカル情報の両方を取り込み、特徴抽出を強化する。 我々は,提案手法の優位性を示すために,公開データセット上で実験を行い,モデルの性能が平均ユークリッド中心誤差を少なくとも14.3%改善したことを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.066026343488453
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluating lesion progression and treatment response via longitudinal lesion tracking plays a critical role in clinical practice. Automated approaches for this task are motivated by prohibitive labor costs and time consumption when lesion matching is done manually. Previous methods typically lack the integration of local and global information. In this work, we propose a transformer-based approach, termed Transformer Lesion Tracker (TLT). Specifically, we design a Cross Attention-based Transformer (CAT) to capture and combine both global and local information to enhance feature extraction. We also develop a Registration-based Anatomical Attention Module (RAAM) to introduce anatomical information to CAT so that it can focus on useful feature knowledge. A Sparse Selection Strategy (SSS) is presented for selecting features and reducing memory footprint in Transformer training. In addition, we use a global regression to further improve model performance. We conduct experiments on a public dataset to show the superiority of our method and find that our model performance has improved the average Euclidean center error by at least 14.3% (6mm vs. 7mm) compared with the state-of-the-art (SOTA). Code is available at https://github.com/TangWen920812/TLT.
• Abstract（参考訳）: 長期病変追跡による病変進展と治療反応の評価は臨床実践において重要な役割を担っている。 このタスクの自動化されたアプローチは、手動で病変マッチングを行う場合の労働コストと時間消費によって動機付けられる。 従来の手法は、通常、ローカルとグローバルの情報の統合を欠いている。 本研究では,Transformer Lesion Tracker (TLT) と呼ばれるトランスフォーマーベースの手法を提案する。 具体的には,CAT(Cross Attention-based Transformer)を設計し,グローバル情報とローカル情報を組み合わせて特徴抽出を強化する。 我々はまた,CATに解剖情報を導入し,有用な特徴知識に集中できるように,登録ベースの解剖アテンションモジュール(RAAM)を開発した。 トランスフォーマートレーニングでは、機能の選択とメモリフットプリントの削減のためにスパース選択戦略(SSS)が提示される。 さらに、グローバル回帰を使用して、モデルパフォーマンスをさらに向上します。 我々は,我々の手法の優位性を示すために,公開データセット上で実験を行い,我々のモデルの性能が最先端(SOTA)と比較して,平均ユークリッド中心誤差を14.3%(6mm vs. 7mm)以上改善したことを確認した。 コードはhttps://github.com/TangWen920812/TLTで入手できる。

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