論文の概要: NU-net: An Unpretentious Nested U-net for Breast Tumor Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07193v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 10:11:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-16 12:36:56.206854
• Title: NU-net: An Unpretentious Nested U-net for Breast Tumor Segmentation
• Title（参考訳）: NU-net:乳腺腫瘍切除のための非推奨ネストU-net
• Authors: Gong-Ping Chen, Lei Li, Yu Dai, and Jian-Xun Zhang
• Abstract要約: 本稿では, 乳腺腫瘍の正確な分節化を目的とした, 単純かつ強力なネストネット (NU-net) を提案する。 鍵となるアイデアは、乳腺腫瘍のロバストな特徴を達成するために、異なる深さと共有重量を持つU-Netを使用することである。 NU-net は主に,(1) 乳腺腫瘍に対するネットワーク適応性と堅牢性の向上,(2) 再現・実行が容易で,(3) 余剰演算は計算コストを大幅に増大させることなくネットワークパラメータを増大させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.295541504709796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Breast tumor segmentation is one of the key steps that helps us characterize and localize tumor regions. However, variable tumor morphology, blurred boundary, and similar intensity distributions bring challenges for accurate segmentation of breast tumors. Recently, many U-net variants have been proposed and widely used for breast tumors segmentation. However, these architectures suffer from two limitations: (1) Ignoring the characterize ability of the benchmark networks, and (2) Introducing extra complex operations increases the difficulty of understanding and reproducing the network. To alleviate these challenges, this paper proposes a simple yet powerful nested U-net (NU-net) for accurate segmentation of breast tumors. The key idea is to utilize U-Nets with different depths and shared weights to achieve robust characterization of breast tumors. NU-net mainly has the following advantages: (1) Improving network adaptability and robustness to breast tumors with different scales, (2) This method is easy to reproduce and execute, and (3) The extra operations increase network parameters without significantly increasing computational cost. Extensive experimental results with twelve state-of-the-art segmentation methods on three public breast ultrasound datasets demonstrate that NU-net has more competitive segmentation performance on breast tumors. Furthermore, the robustness of NU-net is further illustrated on the segmentation of renal ultrasound images. The source code is publicly available on https://github.com/CGPzy/NU-net.
• Abstract（参考訳）: 乳癌の分節化は、腫瘍領域を特徴付けるのに役立つ重要なステップの1つです。 しかし, 腫瘍形態の変化, 境界のぼやけ, および同様の強度分布は, 乳腺腫瘍の正確な分節を困難にしている。 近年,多くのU-net変異体が乳癌セグメンテーションに提案され,広く利用されている。 しかし,これらのアーキテクチャには,(1)ベンチマークネットワークの特徴化能力の無視,(2)余分な複雑な操作の導入はネットワークの理解と再現の難しさを増す,という2つの制限がある。 これらの課題を解決するため,乳腺腫瘍の正確な分節化を目的とした,単純ながら強力なネストネット(NU-net)を提案する。 鍵となるアイデアは、乳腺腫瘍のロバストな特徴を達成するために、異なる深さと共有重量を持つU-Netを使用することである。 nu-net は,(1) スケールの異なる乳腺腫瘍に対するネットワーク適応性とロバスト性の向上,(2) 再現・実行が容易であること,(3) 余剰操作により計算コストを大幅に増加させることなくネットワークパラメータが増加すること,などが主な利点である。 乳腺腫瘍に対するNU-netのセグメンテーション性能は,3つの乳房超音波データセットに対して12種類の最先端セグメンテーション法を用いて検討した。 さらに,腎超音波画像の分割において,nu-netのロバスト性がさらに示される。 ソースコードはhttps://github.com/CGPzy/NU-netで公開されている。

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