論文の概要: ConnectedUNets++: Mass Segmentation from Whole Mammographic Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13668v1
- Date: Tue, 25 Oct 2022 00:04:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-26 14:23:30.668869
- Title: ConnectedUNets++: Mass Segmentation from Whole Mammographic Images
- Title（参考訳）: connectedunets++:全マンモグラフィ画像からのマスセグメンテーション
- Authors: Prithul Sarker, Sushmita Sarker, George Bebis and Alireza Tavakkoli
- Abstract要約: ConnectedUNets+とConnectedUNets++の2つの拡張バージョンを提示する。
ConnectedUNets+では、Connected-UNetsアーキテクチャの単純なスキップ接続を残留スキップ接続に置き換えましたが、ConnectedUNets++では、残留スキップ接続を使用しながらエンコーダ・デコーダ構造を変更しました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6349503549199401
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning has made a breakthrough in medical image segmentation in recent
years due to its ability to extract high-level features without the need for
prior knowledge. In this context, U-Net is one of the most advanced medical
image segmentation models, with promising results in mammography. Despite its
excellent overall performance in segmenting multimodal medical images, the
traditional U-Net structure appears to be inadequate in various ways. There are
certain U-Net design modifications, such as MultiResUNet, Connected-UNets, and
AU-Net, that have improved overall performance in areas where the conventional
U-Net architecture appears to be deficient. Following the success of UNet and
its variants, we have presented two enhanced versions of the Connected-UNets
architecture: ConnectedUNets+ and ConnectedUNets++. In ConnectedUNets+, we have
replaced the simple skip connections of Connected-UNets architecture with
residual skip connections, while in ConnectedUNets++, we have modified the
encoder-decoder structure along with employing residual skip connections. We
have evaluated our proposed architectures on two publicly available datasets,
the Curated Breast Imaging Subset of Digital Database for Screening Mammography
(CBIS-DDSM) and INbreast.
- Abstract（参考訳）: 近年、深層学習は、事前知識を必要とせずに高度な特徴を抽出する能力によって、医療画像のセグメンテーションにおいて画期的な進歩を遂げている。
この文脈では、U-Netは最も先進的な医療画像セグメンテーションモデルの一つであり、マンモグラフィーにおいて有望な結果をもたらす。
マルチモーダル医療画像のセグメンテーションにおける全体的な性能は優れているが、従来のU-Net構造は様々な点で不十分である。
また、MultiResUNet、Connected-UNets、AU-NetといったU-Netの設計変更があり、従来のU-Netアーキテクチャが不足しているように見える領域での全体的な性能を改善している。
UNetとその変種の成功に続いて、Connected-UNetsアーキテクチャの2つの拡張バージョン、ConnectedUNets+とConnectedUNets++を提示した。
connectedunets+ では、connected-unets アーキテクチャの単純なスキップ接続を残ったスキップ接続に置き換え、connectedunets++ ではエンコーダ-デコーダ構造を変更し、残りのスキップ接続を採用した。
提案したアーキテクチャを,CBIS-DDSM(Curated Breast Imaging Subset of Digital Database for Screening Mammography)とInbreastの2つの公開データセットで評価した。
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