論文の概要: Hard Exudate Segmentation Supplemented by Super-Resolution with
Multi-scale Attention Fusion Module
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09404v1
- Date: Thu, 17 Nov 2022 08:25:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-18 17:14:17.477620
- Title: Hard Exudate Segmentation Supplemented by Super-Resolution with
Multi-scale Attention Fusion Module
- Title（参考訳）: マルチスケール・アテンション・フュージョンモジュールを用いた超解像処理による硬質セグメンテーション
- Authors: Jiayi Zhang, Xiaoshan Chen, Zhongxi Qiu, Mingming Yang, Yan Hu, Jiang
Liu
- Abstract要約: 硬外用量(HE)は網膜浮腫の最も特異的なバイオマーカーである。
本稿では,SS-MAFと呼ばれる高分解能部分分割手法を提案する。
我々はIDRiDとE-Ophthaの2つのパブリック病変データセットについて検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.021944194533644
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Hard exudates (HE) is the most specific biomarker for retina edema. Precise
HE segmentation is vital for disease diagnosis and treatment, but automatic
segmentation is challenged by its large variation of characteristics including
size, shape and position, which makes it difficult to detect tiny lesions and
lesion boundaries. Considering the complementary features between segmentation
and super-resolution tasks, this paper proposes a novel hard exudates
segmentation method named SS-MAF with an auxiliary super-resolution task, which
brings in helpful detailed features for tiny lesion and boundaries detection.
Specifically, we propose a fusion module named Multi-scale Attention Fusion
(MAF) module for our dual-stream framework to effectively integrate features of
the two tasks. MAF first adopts split spatial convolutional (SSC) layer for
multi-scale features extraction and then utilize attention mechanism for
features fusion of the two tasks. Considering pixel dependency, we introduce
region mutual information (RMI) loss to optimize MAF module for tiny lesions
and boundary detection. We evaluate our method on two public lesion datasets,
IDRiD and E-Ophtha. Our method shows competitive performance with
low-resolution inputs, both quantitatively and qualitatively. On E-Ophtha
dataset, the method can achieve $\geq3\%$ higher dice and recall compared with
the state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: hard exudates (he) は網膜浮腫の最も特異的なバイオマーカーである。
正確なHEセグメンテーションは、疾患の診断と治療には不可欠であるが、その大きさ、形状、位置などの大きな特徴により自動セグメンテーションは困難であり、小さな病変や病変の境界を検出することは困難である。
本稿では,分割処理と超解像処理の相補的特徴を考慮し,SS-MAFと呼ばれる超解像処理を補助的に行う手法を提案する。
具体的には,マルチスケールアテンション・フュージョン(MAF)モジュールと呼ばれる融合モジュールを提案し,その2つのタスクの特徴を効果的に統合する。
MAFはまず、分割空間畳み込み(SSC)層をマルチスケールの特徴抽出に適用し、2つのタスクの特徴融合に注意機構を利用する。
画素依存性を考慮し、小さな病変や境界検出のためにMAFモジュールを最適化するために、領域相互情報(RMI)損失を導入する。
我々はIDRiDとE-Ophthaの2つのパブリック病変データセットについて検討した。
本手法は, 定量的および定性的に低解像度入力と競合性能を示す。
e-ophthaデータセットでは、このメソッドは最先端のメソッドと比較して$\geq3\%$ high diceを達成し、リコールすることができる。
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