Fugu-MT 論文翻訳(概要): Swin Deformable Attention Hybrid U-Net for Medical Image Segmentation

論文の概要: Swin Deformable Attention Hybrid U-Net for Medical Image Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14450v1
Date: Tue, 28 Feb 2023 09:54:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-01 17:11:41.718258
Title: Swin Deformable Attention Hybrid U-Net for Medical Image Segmentation
Title（参考訳）: 医用画像分割のためのスウィンデフォルマブルアテンションハイブリッドU-Net
Authors: Lichao Wang, Jiahao Huang, Guang Yang
Abstract要約: セグメンテーション性能を向上させるために,ハイブリッドアーキテクチャによるスイニング・デフォルタブル・アテンションの導入を提案する。今回提案したSwin Deformable Attention Hybrid UNetは,解剖学的および病変のセグメンテーション作業における最先端性能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.711876685506149
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: How to harmonize convolution and multi-head self-attention mechanisms has recently emerged as a significant area of research in the field of medical image segmentation. Various combination methods have been proposed. However, there is a common flaw in these works: failed to provide a direct explanation for their hybrid model, which is crucial in clinical scenarios. Deformable Attention can improve the segmentation performance and provide an explanation based on the deformation field. Incorporating Deformable Attention into a hybrid model could result in a synergistic effect to boost segmentation performance while enhancing the explainability. In this study, we propose the incorporation of Swin Deformable Attention with hybrid architecture to improve the segmentation performance while establishing explainability. In the experiment section, our proposed Swin Deformable Attention Hybrid UNet (SDAH-UNet) demonstrates state-of-the-art performance on both anatomical and lesion segmentation tasks.
Abstract（参考訳）: 近年,医療画像分割の分野では,畳み込みと多頭部セルフアテンション機構の調和が重要な研究分野となっている。様々な組み合わせ方法が提案されている。しかし、これらの研究には共通の欠点があり、臨床シナリオにおいて重要なハイブリッドモデルの直接的な説明が得られなかった。変形性注意は、セグメンテーション性能を改善し、変形場に基づく説明を提供する。変形可能な注意をハイブリッドモデルに組み込むことは、説明可能性を高めながらセグメンテーション性能を高めるための相乗効果をもたらす可能性がある。本研究では,スイニング・デフォルタブル・アテンションをハイブリッドアーキテクチャに組み込むことにより,セグメンテーション性能を向上し,説明可能性を確立した。 SDAH-UNet(Swin Deformable Attention Hybrid UNet)では,解剖学的および病変のセグメンテーション作業における最先端の性能を示す。

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