論文の概要: High-Resolution Boundary Detection for Medical Image Segmentation with Piece-Wise Two-Sample T-Test Augmented Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02419v1
• Date: Fri, 4 Nov 2022 12:47:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 16:37:04.929416
• Title: High-Resolution Boundary Detection for Medical Image Segmentation with Piece-Wise Two-Sample T-Test Augmented Loss
• Title（参考訳）: ピアースワイズ2サンプルT-テストによる医用画像の高分解能境界検出
• Authors: Yucong Lin, Jinhua Su, Yuhang Li, Yuhao Wei, Hanchao Yan, Saining Zhang, Jiaan Luo, Danni Ai, Hong Song, Jingfan Fan, Tianyu Fu, Deqiang Xiao, Feifei Wang, Jue Hou, Jian Yang
• Abstract要約: 境界情報を反映して境界検出を強化する新しい損失関数を開発した。 t-test成分を含まないベンチマーク損失と比較して,PTA損失の境界検出能力が向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.132548785433073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning methods have contributed substantially to the rapid advancement of medical image segmentation, the quality of which relies on the suitable design of loss functions. Popular loss functions, including the cross-entropy and dice losses, often fall short of boundary detection, thereby limiting high-resolution downstream applications such as automated diagnoses and procedures. We developed a novel loss function that is tailored to reflect the boundary information to enhance the boundary detection. As the contrast between segmentation and background regions along the classification boundary naturally induces heterogeneity over the pixels, we propose the piece-wise two-sample t-test augmented (PTA) loss that is infused with the statistical test for such heterogeneity. We demonstrate the improved boundary detection power of the PTA loss compared to benchmark losses without a t-test component.
• Abstract（参考訳）: 深層学習手法は医療画像のセグメンテーションの急速な進歩に大きく貢献しており、その品質は損失関数の適切な設計に依存している。 クロスエントロピーやサイコロ損失などの一般的な損失関数は境界検出に不足しており、自動診断や手順のような高解像度下流アプリケーションを制限する。 境界情報を反映して境界検出を強化する新しい損失関数を開発した。 分類境界に沿ったセグメンテーション領域と背景領域の対比は、自然に画素上の不均一性を引き起こすため、このような不均質性に対する統計的テストと混同される2つのサンプルt-test augmented (pta) 損失を提案する。 t-test成分を含まないベンチマーク損失と比較して,PTA損失の境界検出能力が向上したことを示す。

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