論文の概要: FAS-UNet: A Novel FAS-driven Unet to Learn Variational Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15164v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 04:15:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 12:35:32.947087
• Title: FAS-UNet: A Novel FAS-driven Unet to Learn Variational Image Segmentation
• Title（参考訳）: FAS-UNet: 変分画像セグメンテーションを学習する新しいFAS駆動Unet
• Authors: Hui Zhu, Shi Shu and Jianping Zhang
• Abstract要約: 本稿では,そのモデルとアルゴリズムを利用してマルチスケールの特徴を抽出する新しい変動モデルインフォームドネットワーク(FAS-Unet)を提案する。 提案するネットワークは,画像データと数理モデルを統合し,いくつかの畳み込みカーネルを学習して実装する。 実験結果から,提案するFAS-Unetは,定性的,定量的,モデル複雑度評価において,他の最先端手法と非常に競合することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.741136641573471
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving variational image segmentation problems with hidden physics is often expensive and requires different algorithms and manually tunes model parameter. The deep learning methods based on the U-Net structure have obtained outstanding performances in many different medical image segmentation tasks, but designing such networks requires a lot of parameters and training data, not always available for practical problems. In this paper, inspired by traditional multi-phase convexity Mumford-Shah variational model and full approximation scheme (FAS) solving the nonlinear systems, we propose a novel variational-model-informed network (denoted as FAS-Unet) that exploits the model and algorithm priors to extract the multi-scale features. The proposed model-informed network integrates image data and mathematical models, and implements them through learning a few convolution kernels. Based on the variational theory and FAS algorithm, we first design a feature extraction sub-network (FAS-Solution module) to solve the model-driven nonlinear systems, where a skip-connection is employed to fuse the multi-scale features. Secondly, we further design a convolution block to fuse the extracted features from the previous stage, resulting in the final segmentation possibility. Experimental results on three different medical image segmentation tasks show that the proposed FAS-Unet is very competitive with other state-of-the-art methods in qualitative, quantitative and model complexity evaluations. Moreover, it may also be possible to train specialized network architectures that automatically satisfy some of the mathematical and physical laws in other image problems for better accuracy, faster training and improved generalization.
• Abstract（参考訳）: 隠れ物理学で変分画像分割問題を解くことはしばしば高価であり、異なるアルゴリズムを必要とし、手動でモデルパラメータをチューニングする。 U-Net構造に基づく深層学習手法は、多くの異なる医用画像セグメンテーションタスクにおいて優れた性能を得たが、そのようなネットワークの設計には多くのパラメータと訓練データが必要である。 本稿では,従来の多相連接モデルであるMumford-Shah変分モデルと完全近似スキーム(FAS)にインスパイアされ,そのモデルとアルゴリズムを用いてマルチスケール特徴を抽出する新しい変分モデルインフォームドネットワーク(FAS-Unet)を提案する。 提案するモデルインフォームドネットワークは,画像データと数理モデルを統合し,いくつかの畳み込みカーネルを学習して実装する。 まず, 変分理論とfasアルゴリズムに基づき, モデル駆動非線形システムを解くための特徴抽出サブネットワーク (fas-solution module) を設計した。 次に,前段から抽出した特徴を融合させる畳み込みブロックの設計を行い,最終セグメント化の可能性を示す。 3つの異なる医用画像分割タスクの実験結果から,fas-unetは質的,定量的,モデル複雑度評価において,他の最先端手法と非常に競合することが示された。 さらに、他の画像問題における数学や物理法則を自動で満たす特殊なネットワークアーキテクチャを訓練することも可能であり、精度の向上、より高速なトレーニング、一般化の改善が期待できる。

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