論文の概要: Boundary Guided Semantic Learning for Real-time COVID-19 Lung Infection Segmentation System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02934v1
• Date: Wed, 7 Sep 2022 05:01:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-08 13:02:13.627363
• Title: Boundary Guided Semantic Learning for Real-time COVID-19 Lung Infection Segmentation System
• Title（参考訳）: リアルタイム肺感染症分離システムのための境界案内セマンティックラーニング
• Authors: Runmin Cong, Yumo Zhang, Ning Yang, Haisheng Li, Xueqi Zhang, Ruochen Li, Zewen Chen, Yao Zhao, and Sam Kwong
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)は、世界中の医療システムに悪影響を及ぼし続けている。 現段階では、新型コロナウイルスの診断と治療には、CT画像から肺感染症領域を自動的に分離することが不可欠である。 本稿では,境界案内型セマンティックラーニングネットワーク(BSNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.40329819373954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) continues to have a negative impact on healthcare systems around the world, though the vaccines have been developed and national vaccination coverage rate is steadily increasing. At the current stage, automatically segmenting the lung infection area from CT images is essential for the diagnosis and treatment of COVID-19. Thanks to the development of deep learning technology, some deep learning solutions for lung infection segmentation have been proposed. However, due to the scattered distribution, complex background interference and blurred boundaries, the accuracy and completeness of the existing models are still unsatisfactory. To this end, we propose a boundary guided semantic learning network (BSNet) in this paper. On the one hand, the dual-branch semantic enhancement module that combines the top-level semantic preservation and progressive semantic integration is designed to model the complementary relationship between different high-level features, thereby promoting the generation of more complete segmentation results. On the other hand, the mirror-symmetric boundary guidance module is proposed to accurately detect the boundaries of the lesion regions in a mirror-symmetric way. Experiments on the publicly available dataset demonstrate that our BSNet outperforms the existing state-of-the-art competitors and achieves a real-time inference speed of 44 FPS.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)は世界中の医療システムに悪影響を及ぼし続けているが、ワクチンは開発され、全国的なワクチン接種率も着実に上昇している。 現段階では、新型コロナウイルスの診断と治療には、CT画像から肺感染症領域を自動的に分離することが不可欠である。 深層学習技術の発展により,肺感染症セグメンテーションのための深層学習ソリューションが提案されている。 しかし、分散分布、複雑な背景干渉、ぼやけた境界のため、既存のモデルの正確性と完全性はまだ不十分である。 そこで本稿では,境界案内型意味学習ネットワーク(BSNet)を提案する。 一方、トップレベルセマンティック保存とプログレッシブセマンティック統合を組み合わせたデュアルブランチセマンティックエンハンスメントモジュールは、異なる高レベル特徴間の相補的関係をモデル化し、より完全なセマンティックセマンティック結果の生成を促進するように設計されている。 一方,鏡面対称境界誘導モジュールは,病変領域の境界を鏡面対称的に正確に検出するために提案されている。 公開されているデータセットの実験では、私たちのBSNetは既存の最先端の競合より優れており、44FPSのリアルタイム推論速度を実現しています。

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