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/2302.14450v2
Date: Wed, 27 Sep 2023 07:56:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-28 19:50:41.727276
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, Xiaodan Xing, Guang Yang
Abstract要約: そこで本研究では,Swin(Shifted Window)デフォルマブル・アテンションをハイブリッドアーキテクチャに組み込んでセグメンテーション性能を向上させることを提案する。提案するSwing Deformable Attention Hybrid UNet (SDAH-UNet) は解剖学的および病変分割作業における最先端の性能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.407509559779547
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Medical image segmentation is a crucial task in the field of medical image analysis. Harmonizing the convolution and multi-head self-attention mechanism is a recent research focus in this field, with various combination methods proposed. However, the lack of interpretability of these hybrid models remains a common pitfall, limiting their practical application in clinical scenarios. To address this issue, we propose to incorporate the Shifted Window (Swin) Deformable Attention into a hybrid architecture to improve segmentation performance while ensuring explainability. Our proposed Swin Deformable Attention Hybrid UNet (SDAH-UNet) demonstrates state-of-the-art performance on both anatomical and lesion segmentation tasks. Moreover, we provide a direct and visual explanation of the model focalization and how the model forms it, enabling clinicians to better understand and trust the decision of the model. Our approach could be a promising solution to the challenge of developing accurate and interpretable medical image segmentation models.
Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは、医用画像解析における重要な課題である。畳み込みとマルチヘッド自己保持機構の調和は,近年のこの分野における様々な組み合わせ手法による研究の焦点となっている。しかしながら、これらのハイブリッドモデルの解釈可能性の欠如は共通の落とし穴であり、臨床シナリオにおける実践的応用を制限している。この問題に対処するため,我々は Shifted Window (Swin) Deformable Attention をハイブリッドアーキテクチャに統合し,セグメンテーション性能を向上し,説明可能性を確保することを提案する。提案するSwing Deformable Attention Hybrid UNet (SDAH-UNet) は解剖学的および病変分割作業における最先端の性能を示す。さらに,モデル焦点化の直接的かつ視覚的な説明と,モデルがモデルをどのように形成するかを説明し,臨床医がモデルの決定をよりよく理解し,信頼できるようにする。我々のアプローチは、正確かつ解釈可能な医用画像セグメンテーションモデルを開発するという課題に対する、有望な解決策になり得る。

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