論文の概要: HiFuse: Hierarchical Multi-Scale Feature Fusion Network for Medical Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10218v1
• Date: Wed, 21 Sep 2022 09:30:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 17:01:27.086980
• Title: HiFuse: Hierarchical Multi-Scale Feature Fusion Network for Medical Image Classification
• Title（参考訳）: HiFuse: 医用画像分類のための階層型マルチスケール機能融合ネットワーク
• Authors: Xiangzuo Huo, Gang Sun, Shengwei Tian, Yan Wang, Long Yu, Jun Long, Wendong Zhang, Aolun Li
• Abstract要約: 本稿では,医用画像分類のためのHiFuseと呼ばれる3分岐階層型マルチスケール機能融合ネットワーク構造を提案する。 提案したISICデータセットの精度はベースラインより7.6%高く、Covid-19データセットは21.5%、Kvasirデータセットは10.4%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.455887856811465
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image classification has developed rapidly under the impetus of the convolutional neural network (CNN). Due to the fixed size of the receptive field of the convolution kernel, it is difficult to capture the global features of medical images. Although the self-attention-based Transformer can model long-range dependencies, it has high computational complexity and lacks local inductive bias. Much research has demonstrated that global and local features are crucial for image classification. However, medical images have a lot of noisy, scattered features, intra-class variation, and inter-class similarities. This paper proposes a three-branch hierarchical multi-scale feature fusion network structure termed as HiFuse for medical image classification as a new method. It can fuse the advantages of Transformer and CNN from multi-scale hierarchies without destroying the respective modeling so as to improve the classification accuracy of various medical images. A parallel hierarchy of local and global feature blocks is designed to efficiently extract local features and global representations at various semantic scales, with the flexibility to model at different scales and linear computational complexity relevant to image size. Moreover, an adaptive hierarchical feature fusion block (HFF block) is designed to utilize the features obtained at different hierarchical levels comprehensively. The HFF block contains spatial attention, channel attention, residual inverted MLP, and shortcut to adaptively fuse semantic information between various scale features of each branch. The accuracy of our proposed model on the ISIC2018 dataset is 7.6% higher than baseline, 21.5% on the Covid-19 dataset, and 10.4% on the Kvasir dataset. Compared with other advanced models, the HiFuse model performs the best. Our code is open-source and available from https://github.com/huoxiangzuo/HiFuse.
• Abstract（参考訳）: 医用画像分類は畳み込みニューラルネットワーク(cnn)の影響で急速に発展してきた。 コンボリューションカーネルの受容野の大きさが一定であるため,医用画像のグローバルな特徴を捉えることは困難である。 自己注意に基づくトランスフォーマーは、長距離依存をモデル化できるが、計算複雑性が高く、局所帰納バイアスがない。 多くの研究により、グローバルおよびローカル機能は画像分類に不可欠であることが示されている。 しかし、医用画像には多くのノイズ、散在した特徴、クラス内変異、クラス間の類似点がある。 本稿では,医用画像分類のためのHiFuseと呼ばれる3分岐階層型マルチスケール核融合ネットワーク構造を提案する。 様々な医用画像の分類精度を向上させるため、各モデルを破壊することなく、トランスフォーマーとcnnの利点をマルチスケール階層から融合させることができる。 局所的および大域的特徴ブロックの並列階層は、様々な意味的スケールで局所的特徴と大域的表現を効率的に抽出し、異なるスケールでモデル化する柔軟性と、画像サイズに関連する線形計算複雑性を持つように設計されている。 さらに、異なる階層レベルで得られた特徴を包括的に活用するために、適応的階層的特徴融合ブロック(HFFブロック)を設計する。 HFFブロックは、空間的注意、チャネル的注意、残差反転MLP、および各ブランチの様々なスケール特徴間で適応的に意味情報を融合するショートカットを含む。 ISIC2018データセットにおける提案したモデルの精度は、ベースラインよりも7.6%高く、Covid-19データセットでは21.5%、Kvasirデータセットでは10.4%である。 他の先進モデルと比較すると、hifuseモデルは最高の性能を発揮する。 私たちのコードはオープンソースで、https://github.com/huoxiangzuo/hifuseから利用できます。

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