論文の概要: Hyper-Connected Transformer Network for Co-Learning Multi-Modality
PET-CT Features
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15808v1
- Date: Fri, 28 Oct 2022 00:03:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-31 17:09:37.124255
- Title: Hyper-Connected Transformer Network for Co-Learning Multi-Modality
PET-CT Features
- Title(参考訳): 共学習型マルチモダリティpet-ct機能のためのハイパーコネクテッドトランスフォーマーネットワーク
- Authors: Lei Bi, Xiaohang Fu, Qiufang Liu, Shaoli Song, David Dagan Feng,
Michael Fulham, Jinman Kim
- Abstract要約: PET-CT画像のコラーニングは, 自動腫瘍セグメンテーションの基本的な要件である。
本稿では,ハイパーコネクテッド・フュージョンと変換器ネットワーク(TN)を統合したハイパーコネクテッド・トランス (HCT) ネットワークを提案する。
HCTは、様々な画像融合戦略とネットワークバックボーンに一貫した性能をもたらす。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.877491313847086
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: [18F]-Fluorodeoxyglucose (FDG) positron emission tomography - computed
tomography (PET-CT) has become the imaging modality of choice for diagnosing
many cancers. Co-learning complementary PET-CT imaging features is a
fundamental requirement for automatic tumor segmentation and for developing
computer aided cancer diagnosis systems. We propose a hyper-connected
transformer (HCT) network that integrates a transformer network (TN) with a
hyper connected fusion for multi-modality PET-CT images. The TN was leveraged
for its ability to provide global dependencies in image feature learning, which
was achieved by using image patch embeddings with a self-attention mechanism to
capture image-wide contextual information. We extended the single-modality
definition of TN with multiple TN based branches to separately extract image
features. We introduced a hyper connected fusion to fuse the contextual and
complementary image features across multiple transformers in an iterative
manner. Our results with two non-small cell lung cancer and soft-tissue sarcoma
datasets show that HCT achieved better performance in segmentation accuracy
when compared to state-of-the-art methods. We also show that HCT produces
consistent performance across various image fusion strategies and network
backbones.
- Abstract(参考訳): 18F]-フルオロデオキシグルコース(FDG)ポジトロントモグラフィー(PET-CT)は,多くの癌を診断するための画像モダリティとなっている。
PET-CT画像の同時学習は, 自動腫瘍分割とコンピュータ支援癌診断システムの開発に必須である。
本稿では,マルチモダリティpet-ct画像に対して,トランスフォーマーネットワーク(tn)とハイパーコネクテッドフュージョンを統合したハイパーコネクテッドトランスフォーマー(hct)ネットワークを提案する。
tnは、画像全体のコンテキスト情報をキャプチャするセルフアテンション機構を備えたイメージパッチ埋め込みを使用することで、画像特徴学習にグローバル依存性を提供する能力として活用された。
我々はTNの単一モダリティ定義を複数のTNベースブランチで拡張し,画像の特徴を別々に抽出した。
我々は、複数のトランスフォーマーにまたがる文脈的および補完的な画像特徴を反復的に融合するハイパーコネクテッドフュージョンを導入した。
2つの非小細胞肺癌と軟部肉腫のデータセットを用いた結果から,hctは最先端法と比較して分節精度が向上した。
また,HCTは画像融合戦略やネットワークバックボーンに対して一貫した性能を示す。
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