Fugu-MT 論文翻訳(概要): CANet: Channel Extending and Axial Attention Catching Network for Multi-structure Kidney Segmentation

論文の概要: CANet: Channel Extending and Axial Attention Catching Network for Multi-structure Kidney Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05241v2
Date: Thu, 5 Oct 2023 09:20:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-06 23:25:05.072716
Title: CANet: Channel Extending and Axial Attention Catching Network for Multi-structure Kidney Segmentation
Title（参考訳）: CANet:マルチ構造キドニーセグメンテーションのためのチャネル拡張と軸アテンションキャッチネットワーク
Authors: Zhenyu Bu, Kai-Ni Wang, Guang-Quan Zhou
Abstract要約: マルチ構造腎セグメンテーションのためのチャネル延長および軸方向注意捕捉ネットワーク(CANet)を提案する。腎, 腫瘍, 動脈, 静脈の95.8%, 89.1%, 87.5%, 84.9%のダイススコアを得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9115927248875568
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Renal cancer is one of the most prevalent cancers worldwide. Clinical signs of kidney cancer include hematuria and low back discomfort, which are quite distressing to the patient. Some surgery-based renal cancer treatments like laparoscopic partial nephrectomy relys on the 3D kidney parsing on computed tomography angiography (CTA) images. Many automatic segmentation techniques have been put forward to make multi-structure segmentation of the kidneys more accurate. The 3D visual model of kidney anatomy will help clinicians plan operations accurately before surgery. However, due to the diversity of the internal structure of the kidney and the low grey level of the edge. It is still challenging to separate the different parts of the kidney in a clear and accurate way. In this paper, we propose a channel extending and axial attention catching Network(CANet) for multi-structure kidney segmentation. Our solution is founded based on the thriving nn-UNet architecture. Firstly, by extending the channel size, we propose a larger network, which can provide a broader perspective, facilitating the extraction of complex structural information. Secondly, we include an axial attention catching(AAC) module in the decoder, which can obtain detailed information for refining the edges. We evaluate our CANet on the KiPA2022 dataset, achieving the dice scores of 95.8%, 89.1%, 87.5% and 84.9% for kidney, tumor, artery and vein, respectively, which helps us get fourth place in the challenge.
Abstract（参考訳）: 腎がんは世界で最も多いがんの1つである。腎癌の臨床症状としては、血尿や腰痛などがあり、患者にとって非常に苦痛である。腹腔鏡下部分腎摘出術などの腎癌治療は3D腎解析をCT(Computed tomography angiography, CTA)画像に頼っている。腎臓の多構造セグメンテーションをより正確にするために、多くの自動セグメンテーション技術が提案されている。腎臓解剖の3次元視覚モデルは、臨床医が手術前に正確な手術計画を立てるのに役立つだろう。しかし、腎臓の内部構造と縁の低灰色レベルの多様性のためである。腎臓の異なる部位を明確かつ正確な方法で分離することは依然として困難である。本稿では,多組織腎セグメンテーションのためのチャネル延長および軸方向注意捕捉ネットワーク(CANet)を提案する。我々のソリューションは、繁栄するnn-UNetアーキテクチャに基づいている。まず,チャネルサイズを拡大することにより,より広い視点で複雑な構造情報の抽出を容易にするネットワークを提案する。次に,デコーダにアキシャルアテンションキャッチ(AAC)モジュールを組み込み,エッジを精細化するための詳細な情報を得る。我々は, 腎, 腫瘍, 動脈, 静脈の95.8%, 89.1%, 87.5%, 84.9%のダイススコアを達成し, 課題の4位獲得に役立てる。

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