論文の概要: Transforming the Interactive Segmentation for Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09592v1
• Date: Sat, 20 Aug 2022 03:28:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 13:10:19.119803
• Title: Transforming the Interactive Segmentation for Medical Imaging
• Title（参考訳）: 医用画像のためのインタラクティブセグメンテーションの変換
• Authors: Wentao Liu, Chaofan Ma, Yuhuan Yang, Weidi Xie, Ya Zhang
• Abstract要約: 本研究の目的は,人間のパフォーマンスに遅れる難易度の高い構造物の自動セグメンテーションをインタラクティブに洗練することである。 対話型(TIS)のための新しいトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 提案アーキテクチャはトランスフォーマーデコーダの変種で構成されており,アテンション機構と機能比較を自然に行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.57242805353604
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of this paper is to interactively refine the automatic segmentation on challenging structures that fall behind human performance, either due to the scarcity of available annotations or the difficulty nature of the problem itself, for example, on segmenting cancer or small organs. Specifically, we propose a novel Transformer-based architecture for Interactive Segmentation (TIS), that treats the refinement task as a procedure for grouping pixels with similar features to those clicks given by the end users. Our proposed architecture is composed of Transformer Decoder variants, which naturally fulfills feature comparison with the attention mechanisms. In contrast to existing approaches, our proposed TIS is not limited to binary segmentations, and allows the user to edit masks for arbitrary number of categories. To validate the proposed approach, we conduct extensive experiments on three challenging datasets and demonstrate superior performance over the existing state-of-the-art methods. The project page is: https://wtliu7.github.io/tis/.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は、利用可能なアノテーションの不足や、がんや小臓器の分節化といった問題自体の難しさにより、人間のパフォーマンスの遅れに陥る課題構造に対する自動セグメンテーションをインタラクティブに洗練することである。 具体的には,対話型セグメンテーション(TIS)のための新しいトランスフォーマーベースアーキテクチャを提案する。 提案アーキテクチャはトランスフォーマーデコーダの変種で構成されており,アテンション機構と機能比較を自然に行う。 既存のアプローチとは対照的に,提案するTISはバイナリセグメンテーションに限らず,任意のカテゴリのマスクを編集することができる。 提案手法を検証するために,3つの挑戦的データセットを広範囲に実験し,既存の最先端手法よりも優れた性能を示す。 プロジェクトページは、https://wtliu7.github.io/tis/。

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