Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hyper-Connected Transformer Network for Multi-Modality PET-CT Segmentation

論文の概要: Hyper-Connected Transformer Network for Multi-Modality PET-CT Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15808v2
Date: Mon, 7 Aug 2023 10:33:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-09 00:38:42.538420
Title: Hyper-Connected Transformer Network for Multi-Modality PET-CT Segmentation
Title（参考訳）: 多モードPET-CTセグメンテーションのためのハイパーコネクテッドトランスネットワーク
Authors: Lei Bi, Michael Fulham, Shaoli Song, David Dagan Feng, 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。マルチモダリティPET-CT画像のためのハイパーコネクテッドフュージョンとトランスフォーマネットワーク(TN)を統合した超コネクテッドトランスフォーマネットワークを提案する。以上の結果から, HCTは既存の方法と比較して, セグメンテーション精度が向上したことが明らかとなった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.999643199612244
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. In this study, 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 also introduced a hyper connected fusion to fuse the contextual and complementary image features across multiple transformers in an iterative manner. Our results with two clinical datasets show that HCT achieved better performance in segmentation accuracy when compared to the existing methods.
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。本研究では,マルチモードPET-CT画像に対して,トランスフォーマネットワーク(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(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。また,複数のトランスフォーマーにまたがる文脈的かつ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も導入した。 2つの臨床データセットを用いた結果から,hctは従来の手法と比較して分節精度が向上した。

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