論文の概要: Wound Segmentation with Dynamic Illumination Correction and Dual-view Semantic Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.05388v1
• Date: Tue, 12 Jul 2022 08:37:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-13 23:54:09.637413
• Title: Wound Segmentation with Dynamic Illumination Correction and Dual-view Semantic Fusion
• Title（参考訳）: 動的照明補正とデュアルビューセマンティクス融合による創傷分節
• Authors: Honghui Liu, Changjian Wang, Kele Xu, Fangzhao Li, Ming Feng, Yuxing Peng and Hongjun He
• Abstract要約: 本稿では、創傷画像分割のためのエンドツーエンドのデュアルビューセグメンテーション手法を提案する。 深部セグメンテーションモデルに学習可能な照明補正モジュールを組み込む。 モジュールのパラメータはトレーニング段階で自動的に学習および更新が可能である一方で、デュアルビュー融合は生画像と拡張画像の両方の機能を完全に活用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.615240144934257
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wound image segmentation is a critical component for the clinical diagnosis and in-time treatment of wounds. Recently, deep learning has become the mainstream methodology for wound image segmentation. However, the pre-processing of the wound image, such as the illumination correction, is required before the training phase as the performance can be greatly improved. The correction procedure and the training of deep models are independent of each other, which leads to sub-optimal segmentation performance as the fixed illumination correction may not be suitable for all images. To address aforementioned issues, an end-to-end dual-view segmentation approach was proposed in this paper, by incorporating a learn-able illumination correction module into the deep segmentation models. The parameters of the module can be learned and updated during the training stage automatically, while the dual-view fusion can fully employ the features from both the raw images and the enhanced ones. To demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed framework, the extensive experiments are conducted on the benchmark datasets. The encouraging results suggest that our framework can significantly improve the segmentation performance, compared to the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 創部イメージセグメンテーションは, 臨床診断と創傷のリアルタイム治療において重要な要素である。 近年,深層学習が創傷画像セグメンテーションの主流となっている。 しかし、トレーニングフェーズ前には、照明補正などの創傷画像の事前処理が必要であり、性能が大幅に向上する。 深層モデルの補正手順と訓練は互いに独立しており、全ての画像に固定照明補正が適さないため、準最適セグメンテーション性能をもたらす。 上記の問題に対処するために,学習可能な照明補正モジュールを深部セグメンテーションモデルに組み込むことにより,エンドツーエンドのデュアルビューセグメンテーション手法を提案する。 モジュールのパラメータはトレーニングステージ中に自動的に学習および更新でき、デュアルビュー融合はrawイメージと拡張されたイメージの両方の機能を完全に活用することができる。 提案手法の有効性とロバスト性を示すため,ベンチマークデータセットを用いて広範な実験を行った。 その結果,最先端手法と比較して,セグメンテーション性能が大幅に向上する可能性が示唆された。

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