論文の概要: Fuzzy Attention Neural Network to Tackle Discontinuity in Airway Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02048v1
• Date: Mon, 5 Sep 2022 16:38:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 13:19:55.799704
• Title: Fuzzy Attention Neural Network to Tackle Discontinuity in Airway Segmentation
• Title（参考訳）: ファジィアテンションニューラルネットワークによる気道セグメンテーションの不連続性解消
• Authors: Yang Nan, Javier Del Ser, Zeyu Tang, Peng Tang, Xiaodan Xing, Yingying Fang, Francisco Herrera, Witold Pedrycz, Simon Walsh, Guang Yang
• Abstract要約: 気道セグメンテーションは肺疾患の検査、診断、予後に重要である。 いくつかの小型の気道支線(気管支や終端など)は自動セグメンテーションの難しさを著しく増す。 本稿では,新しいファジィアテンションニューラルネットワークと包括的損失関数を備える,気道セグメンテーションの効率的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.19443246236048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Airway segmentation is crucial for the examination, diagnosis, and prognosis of lung diseases, while its manual delineation is unduly burdensome. To alleviate this time-consuming and potentially subjective manual procedure, researchers have proposed methods to automatically segment airways from computerized tomography (CT) images. However, some small-sized airway branches (e.g., bronchus and terminal bronchioles) significantly aggravate the difficulty of automatic segmentation by machine learning models. In particular, the variance of voxel values and the severe data imbalance in airway branches make the computational module prone to discontinuous and false-negative predictions. Attention mechanism has shown the capacity to segment complex structures, while fuzzy logic can reduce the uncertainty in feature representations. Therefore, the integration of deep attention networks and fuzzy theory, given by the fuzzy attention layer, should be an escalated solution. This paper presents an efficient method for airway segmentation, comprising a novel fuzzy attention neural network and a comprehensive loss function to enhance the spatial continuity of airway segmentation. The deep fuzzy set is formulated by a set of voxels in the feature map and a learnable Gaussian membership function. Different from the existing attention mechanism, the proposed channelspecific fuzzy attention addresses the issue of heterogeneous features in different channels. Furthermore, a novel evaluation metric is proposed to assess both the continuity and completeness of airway structures. The efficiency of the proposed method has been proved by testing on open datasets, including EXACT09 and LIDC datasets, and our in-house COVID-19 and fibrotic lung disease datasets.
• Abstract（参考訳）: 気道セグメンテーションは肺疾患の検査、診断、予後に不可欠であるが、手動の脱線は極めて重荷である。 この時間的かつ潜在的に主観的な手作業の手順を緩和するために、研究者はコンピュータ断層撮影(ct)画像から気道を自動的に分割する方法を提案している。 しかし、いくつかの小型の気道枝(気管支および末期気管支)は、機械学習モデルによる自動セグメンテーションの難しさを著しく増す。 特に、voxel値のばらつきと気道分岐の深刻なデータ不均衡により、計算モジュールは不連続かつ偽陰性の予測に陥りやすい。 注意機構は複雑な構造を分割する能力を示し、ファジィ論理は特徴表現の不確実性を減少させる。 したがって、ディープアテンションネットワークとファジィアテンション層によって与えられるファジィ理論の統合は、エスカレートした解であるべきである。 本稿では,新しいファジィアテンションニューラルネットワークと,エアウェイセグメンテーションの空間連続性を高める包括的損失関数を含む,効率的なエアウェイセグメンテーション手法を提案する。 深いファジィ集合は特徴写像内のボクセルの集合と学習可能なガウス会員関数によって定式化される。 既存の注意機構と異なり、提案するチャネル固有のファジィ注意は、異なるチャネルにおける異種特徴の問題に対処する。 さらに, 気道構造物の連続性と完全性を評価するための新しい評価基準を提案する。 提案手法の有効性は,clear09およびlidcデータセット,および社内のcovid-19および線維性肺疾患データセットを含むオープンデータセットで検証することにより証明された。

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