Fugu-MT 論文翻訳(概要): Super-Resolution Based Patch-Free 3D Image Segmentation with High-Frequency Guidance

論文の概要: Super-Resolution Based Patch-Free 3D Image Segmentation with High-Frequency Guidance

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14645v2
Date: Mon, 10 Jul 2023 07:53:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-11 22:34:56.704649
Title: Super-Resolution Based Patch-Free 3D Image Segmentation with High-Frequency Guidance
Title（参考訳）: 高周波誘導による高分解能パッチフリー3次元画像セグメンテーション
Authors: Hongyi Wang, Lanfen Lin, Hongjie Hu, Qingqing Chen, Yinhao Li, Yutaro Iwamoto, Xian-Hua Han, Yen-Wei Chen, Ruofeng Tong
Abstract要約: 磁気共鳴画像(MRI)やCT(CT)などの医用画像など,近年,高分解能(HR)3D画像が広く利用されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.86089285980103
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: High resolution (HR) 3D images are widely used nowadays, such as medical images like Magnetic Resonance Imaging (MRI) and Computed Tomography (CT). However, segmentation of these 3D images remains a challenge due to their high spatial resolution and dimensionality in contrast to currently limited GPU memory. Therefore, most existing 3D image segmentation methods use patch-based models, which have low inference efficiency and ignore global contextual information. To address these problems, we propose a super-resolution (SR) based patch-free 3D image segmentation framework that can realize HR segmentation from a global-wise low-resolution (LR) input. The framework contains two sub-tasks, of which semantic segmentation is the main task and super resolution is an auxiliary task aiding in rebuilding the high frequency information from the LR input. To furthermore balance the information loss with the LR input, we propose a High-Frequency Guidance Module (HGM), and design an efficient selective cropping algorithm to crop an HR patch from the original image as restoration guidance for it. In addition, we also propose a Task-Fusion Module (TFM) to exploit the inter connections between segmentation and SR task, realizing joint optimization of the two tasks. When predicting, only the main segmentation task is needed, while other modules can be removed for acceleration. The experimental results on two different datasets show that our framework has a four times higher inference speed compared to traditional patch-based methods, while its performance also surpasses other patch-based and patch-free models.
Abstract（参考訳）: 高分解能(HR)3D画像は、MRI(MRI)やCT(CT)などの医療画像など、近年広く使われている。しかし、これらの3D画像のセグメント化は、現在限られたGPUメモリとは対照的に、空間解像度と次元性が高いため、依然として課題である。したがって、既存の3次元画像分割法では、推論効率の低いパッチベースモデルを使用し、グローバルな文脈情報を無視する。これらの問題に対処するために,グローバルワイド低解像度(LR)入力からHRセグメンテーションを実現できるパッチフリー3次元画像セグメンテーションフレームワークを提案する。このフレームワークは2つのサブタスクを含み、セマンティックセグメンテーションがメインタスクであり、スーパー解像度はLR入力から高周波情報を再構築する補助タスクである。さらに、LR入力と情報損失のバランスをとるために、HGM(High-Frequency Guidance Module)を提案し、元の画像からHRパッチを収穫するための効率的な選択的収穫アルゴリズムを設計する。さらに,セグメンテーションとSRタスクの相互接続を利用するタスクフュージョンモジュール(TFM)を提案し,この2つのタスクの協調最適化を実現する。予測にはメインセグメンテーションタスクのみが必要であるが、他のモジュールはアクセラレーションのために削除できる。 2つの異なるデータセットの実験結果から、我々のフレームワークは従来のパッチベース手法に比べて4倍の推論速度を示し、その性能は他のパッチベースモデルやパッチフリーモデルを上回っている。

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