論文の概要: SwinCross: Cross-modal Swin Transformer for Head-and-Neck Tumor Segmentation in PET/CT Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03861v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 03:36:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 17:23:17.467505
• Title: SwinCross: Cross-modal Swin Transformer for Head-and-Neck Tumor Segmentation in PET/CT Images
• Title（参考訳）: SwinCross:PET/CT画像における頭頸部腫瘍切除用クロスモーダルスウィントランス
• Authors: Gary Y. Li, Junyu Chen, Se-In Jang, Kuang Gong, and Quanzheng Li
• Abstract要約: クロスモーダルアテンション(CMA)モジュールを備えたクロスモーダルスウィントランス (SwinCross) は、複数の解像度でクロスモーダル特徴抽出を組み込んだ。 提案手法は, 最先端の変圧器を用いた手法よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.936329289469511
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radiotherapy (RT) combined with cetuximab is the standard treatment for patients with inoperable head and neck cancers. Segmentation of head and neck (H&N) tumors is a prerequisite for radiotherapy planning but a time-consuming process. In recent years, deep convolutional neural networks have become the de facto standard for automated image segmentation. However, due to the expensive computational cost associated with enlarging the field of view in DCNNs, their ability to model long-range dependency is still limited, and this can result in sub-optimal segmentation performance for objects with background context spanning over long distances. On the other hand, Transformer models have demonstrated excellent capabilities in capturing such long-range information in several semantic segmentation tasks performed on medical images. Inspired by the recent success of Vision Transformers and advances in multi-modal image analysis, we propose a novel segmentation model, debuted, Cross-Modal Swin Transformer (SwinCross), with cross-modal attention (CMA) module to incorporate cross-modal feature extraction at multiple resolutions.To validate the effectiveness of the proposed method, we performed experiments on the HECKTOR 2021 challenge dataset and compared it with the nnU-Net (the backbone of the top-5 methods in HECKTOR 2021) and other state-of-the-art transformer-based methods such as UNETR, and Swin UNETR. The proposed method is experimentally shown to outperform these comparing methods thanks to the ability of the CMA module to capture better inter-modality complimentary feature representations between PET and CT, for the task of head-and-neck tumor segmentation.
• Abstract（参考訳）: 放射線療法とセトキシマブを併用した放射線療法は, 頭頸部癌に対する標準治療である。 頭頸部腫瘍(H&N)の分節は放射線治療計画に必須であるが,時間を要する。 近年、深層畳み込みニューラルネットワークは、自動画像セグメンテーションのデファクトスタンダードとなっている。 しかし,DCNNにおける視野拡大に伴うコストのかかる計算コストのため,長距離依存性をモデル化する能力は依然として限られており,背景コンテキストが長距離にまたがるオブジェクトに対して,最適なセグメンテーション性能が得られる。 一方,トランスフォーマーモデルは,医用画像上で行う複数の意味的セグメンテーションタスクにおいて,このような長距離情報をキャプチャする優れた性能を示している。 Inspired by the recent success of Vision Transformers and advances in multi-modal image analysis, we propose a novel segmentation model, debuted, Cross-Modal Swin Transformer (SwinCross), with cross-modal attention (CMA) module to incorporate cross-modal feature extraction at multiple resolutions.To validate the effectiveness of the proposed method, we performed experiments on the HECKTOR 2021 challenge dataset and compared it with the nnU-Net (the backbone of the top-5 methods in HECKTOR 2021) and other state-of-the-art transformer-based methods such as UNETR, and Swin UNETR. 提案手法は, 頭頸部腫瘍の分節作業において, cma モジュールがpet と ct 間の相補的特徴表現をよりよくとらえる能力により, 比較手法を上回らせることを実験的に示している。

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