論文の概要: Few-shot Medical Image Segmentation with Cycle-resemblance Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03967v1
• Date: Wed, 7 Dec 2022 21:55:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 15:34:54.550705
• Title: Few-shot Medical Image Segmentation with Cycle-resemblance Attention
• Title（参考訳）: Cycle-resemblance 注意による医療画像の断片化
• Authors: Hao Ding, Changchang Sun, Hao Tang, Dawen Cai, Yan Yan
• Abstract要約: 医用画像セマンティックセグメンテーション分野における注目度は少ない。 本稿では,医療画像分割ネットワークを提案する。 本稿では,クエリと医用画像のサポートのピクセルワイド関係をフル活用するための新しいCRAモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.986884555902183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, due to the increasing requirements of medical imaging applications and the professional requirements of annotating medical images, few-shot learning has gained increasing attention in the medical image semantic segmentation field. To perform segmentation with limited number of labeled medical images, most existing studies use Proto-typical Networks (PN) and have obtained compelling success. However, these approaches overlook the query image features extracted from the proposed representation network, failing to preserving the spatial connection between query and support images. In this paper, we propose a novel self-supervised few-shot medical image segmentation network and introduce a novel Cycle-Resemblance Attention (CRA) module to fully leverage the pixel-wise relation between query and support medical images. Notably, we first line up multiple attention blocks to refine more abundant relation information. Then, we present CRAPNet by integrating the CRA module with a classic prototype network, where pixel-wise relations between query and support features are well recaptured for segmentation. Extensive experiments on two different medical image datasets, e.g., abdomen MRI and abdomen CT, demonstrate the superiority of our model over existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,医用画像の応用要件の増大と医用画像への注釈付けの専門的要件により,医用画像意味セグメンテーションの分野では,数発学習が注目されている。 ラベル付き医療画像の少ないセグメンテーションを実現するため,既存の研究の多くはPN(Proto-typeal Networks)を用いており,有望な成功を収めている。 しかし,提案する表現ネットワークから抽出した問合せ画像は見落とし,問合せ画像とサポート画像間の空間的接続を維持できなかった。 本稿では,クエリと医用画像のサポートのピクセルワイド関係をフル活用する,自己監督型少ショット医療画像セグメンテーションネットワークを提案し,CRA(Cycle-Resemblance Attention)モジュールを提案する。 特筆すべきは、我々はより豊富な関係情報を洗練するために、最初に複数の注意ブロックを並べる。 次に,CRAモジュールを古典的なプロトタイプネットワークに統合することによりCRAPNetを提案する。 腹部mriや腹部ctなど,2種類の医用画像データセットに関する広範囲な実験により,既存の最先端法よりも優れたモデルが得られた。

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