論文の概要: CircleSnake: Instance Segmentation with Circle Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01254v1
- Date: Wed, 2 Nov 2022 16:34:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-03 13:37:27.315517
- Title: CircleSnake: Instance Segmentation with Circle Representation
- Title(参考訳): CircleSnake: サークル表現によるインスタンス分割
- Authors: Ethan H. Nguyen, Haichun Yang, Zuhayr Asad, Ruining Deng, Agnes B.
Fogo, and Yuankai Huo
- Abstract要約: 本研究では,ボール形状の医療物体に対する簡易な円錐形状変形法であるCircleSnakeを提案する。
一般的なDeepSnake法と比較して、我々の貢献は3倍である。
The proposed CircleSnake method is the first end-to-end circle representation Deep segmentation pipeline method。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.009829991224921
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Circle representation has recently been introduced as a medical imaging
optimized representation for more effective instance object detection on
ball-shaped medical objects. With its superior performance on instance
detection, it is appealing to extend the circle representation to instance
medical object segmentation. In this work, we propose CircleSnake, a simple
end-to-end circle contour deformation-based segmentation method for ball-shaped
medical objects. Compared to the prevalent DeepSnake method, our contribution
is three-fold: (1) We replace the complicated bounding box to octagon contour
transformation with a computation-free and consistent bounding circle to circle
contour adaption for segmenting ball-shaped medical objects; (2) Circle
representation has fewer degrees of freedom (DoF=2) as compared with the
octagon representation (DoF=8), thus yielding a more robust segmentation
performance and better rotation consistency; (3) To the best of our knowledge,
the proposed CircleSnake method is the first end-to-end circle representation
deep segmentation pipeline method with consistent circle detection, circle
contour proposal, and circular convolution. The key innovation is to integrate
the circular graph convolution with circle detection into an end-to-end
instance segmentation framework, enabled by the proposed simple and consistent
circle contour representation. Glomeruli are used to evaluate the performance
of the benchmarks. From the results, CircleSnake increases the average
precision of glomerular detection from 0.559 to 0.614. The Dice score increased
from 0.804 to 0.849. The code has been released:
https://github.com/hrlblab/CircleSnake
- Abstract(参考訳): 近年,ボール状医用物体のより効率的なインスタンスオブジェクト検出のための医用画像最適化表現として,円表現が導入されている。
インスタンス検出において優れた性能を持つため、円表現を例医学オブジェクトセグメンテーションに拡張することが望ましい。
本研究では,ボール形状の医療物体に対する簡易な円錐形状変形法であるCircleSnakeを提案する。
Compared to the prevalent DeepSnake method, our contribution is three-fold: (1) We replace the complicated bounding box to octagon contour transformation with a computation-free and consistent bounding circle to circle contour adaption for segmenting ball-shaped medical objects; (2) Circle representation has fewer degrees of freedom (DoF=2) as compared with the octagon representation (DoF=8), thus yielding a more robust segmentation performance and better rotation consistency; (3) To the best of our knowledge, the proposed CircleSnake method is the first end-to-end circle representation deep segmentation pipeline method with consistent circle detection, circle contour proposal, and circular convolution.
重要な革新は、円グラフの畳み込みと円検出をエンドツーエンドのインスタンスセグメンテーションフレームワークに統合することであり、提案された単純で一貫した円の輪郭表現によって実現される。
Glomeruliはベンチマークのパフォーマンスを評価するために使用される。
結果から、CircleSnakeは粒子検出の平均精度を0.559から0.614に引き上げた。
diceスコアは0.804から0.849に増加した。
コードがリリースされた。 https://github.com/hrlblab/CircleSnake
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