論文の概要: An atrium segmentation network with location guidance and siamese adjustment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04401v1
• Date: Wed, 11 Jan 2023 10:57:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 17:37:22.144892
• Title: An atrium segmentation network with location guidance and siamese adjustment
• Title（参考訳）: 位置案内とシャム調整を併用したアトリウムセグメンテーションネットワーク
• Authors: Yuhan Xie, Zhiyong Zhang, Shaolong Chen, Changzhen Qiu
• Abstract要約: 位置案内とシアム調整を併用したアトリアムセグメンテーションネットワークLGSANetを提案する。 ACDC と ASC のアトリウムデータセットでは,本手法が多くの古典的2次元セグメンテーションネットワークに適応できることが十分な実験により証明された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.423108085801208
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The segmentation of atrial scan images is of great significance for the three-dimensional reconstruction of the atrium and the surgical positioning. Most of the existing segmentation networks adopt a 2D structure and only take original images as input, ignoring the context information of 3D images and the role of prior information. In this paper, we propose an atrium segmentation network LGSANet with location guidance and siamese adjustment, which takes adjacent three slices of images as input and adopts an end-to-end approach to achieve coarse-to-fine atrial segmentation. The location guidance(LG) block uses the prior information of the localization map to guide the encoding features of the fine segmentation stage, and the siamese adjustment(SA) block uses the context information to adjust the segmentation edges. On the atrium datasets of ACDC and ASC, sufficient experiments prove that our method can adapt to many classic 2D segmentation networks, so that it can obtain significant performance improvements.
• Abstract（参考訳）: 心房スキャン画像のセグメンテーションは,心房の3次元再構築と手術的位置決めに非常に重要である。 既存のセグメンテーションネットワークの多くは2D構造を採用しており、元の画像のみを入力とし、3D画像のコンテキスト情報や事前情報の役割を無視している。 本稿では,位置誘導とサイムズ調整を併用したアトリム分割ネットワークLGSANetを提案し,隣接する3つの画像のスライスを入力とし,粗大な心房細動を実現するためのエンドツーエンドアプローチを採用する。 位置案内(LG)ブロックは、ローカライゼーションマップの事前情報を使用して、微細セグメント化ステージの符号化特徴を案内し、シアム調整(SA)ブロックは、コンテキスト情報を使用してセグメント化エッジを調整する。 acdc と asc のアトリウムデータセット上では、本手法が従来の2次元セグメンテーションネットワークに適応できることを十分に実験した結果、性能が大幅に向上した。

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