Fugu-MT 論文翻訳(概要): Lung Nodule Segmentation and Low-Confidence Region Prediction with Uncertainty-Aware Attention Mechanism

論文の概要: Lung Nodule Segmentation and Low-Confidence Region Prediction with Uncertainty-Aware Attention Mechanism

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08416v3
Date: Tue, 11 Apr 2023 13:13:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-12 17:50:24.202533
Title: Lung Nodule Segmentation and Low-Confidence Region Prediction with Uncertainty-Aware Attention Mechanism
Title（参考訳）: 不確実性を考慮した肺結節分節と低信頼領域予測
Authors: Han Yang, Qiuli Wang, Yue Zhang, Zhulin An, Chen Liu, Xiaohong Zhang, S. Kevin Zhou
Abstract要約: 本稿では,より優れたセグメンテーションを実現するための不確かさ認識機構(UAAM)を提案する。本稿では,LIDC-IDRI上での複雑結節チャレンジを提案する。実験の結果,U-Netによるセグメント化が不十分なノジュールにおいて,セグメント化性能が著しく向上することが確認された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.406203272006
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Radiologists have different training and clinical experiences, so they may provide various segmentation annotations for a lung nodule, which causes segmentation uncertainty among multiple annotations. Conventional methods usually chose a single annotation as the learning target or tried to learn a latent space of various annotations. Still, they wasted the valuable information of consensus or disagreements ingrained in the multiple annotations. This paper proposes an Uncertainty-Aware Attention Mechanism (UAAM), which utilizes consensus or disagreements among annotations to produce a better segmentation. In UAAM, we propose a Multi-Confidence Mask (MCM), which is a combination of a Low-Confidence (LC) Mask and a High-Confidence (HC) Mask. LC mask indicates regions with low segmentation confidence, which may cause different segmentation options among radiologists. Following UAAM, we further design an Uncertainty-Guide Segmentation Network (UGS-Net), which contains three modules:Feature Extracting Module captures a general feature of a lung nodule. Uncertainty-Aware Module produce three features for the annotations' union, intersection, and annotation set. Finally, Intersection-Union Constraining Module use distances between three features to balance the predictions of final segmentation, LC mask, and HC mask. To fully demonstrate the performance of our method, we propose a Complex Nodule Challenge on LIDC-IDRI, which tests UGS-Net's segmentation performance on the lung nodules that are difficult to segment by U-Net. Experimental results demonstrate that our method can significantly improve the segmentation performance on nodules with poor segmentation by U-Net.
Abstract（参考訳）: 放射線医は訓練と臨床経験が異なるため、肺結節に対して様々なセグメンテーションアノテーションを提供し、複数のアノテーション間でセグメンテーションの不確実性を引き起こす可能性がある。従来の手法は通常、学習対象として単一のアノテーションを選択したり、様々なアノテーションの潜在空間を学習しようとしたりした。それでも、複数のアノテーションの中で合意や意見の不一致の貴重な情報を無駄にした。本稿では,アノテーション間のコンセンサスや不一致を利用してセグメンテーションを改善する不確実性意識機構(UAAM)を提案する。 UAAMでは、低信頼(LC)マスクと高信頼(HC)マスクを組み合わせたマルチ信頼マスク(MCM)を提案する。 LCマスクはセグメンテーションの信頼性が低い領域を指し、放射線技師の間でセグメンテーションの選択肢が異なる可能性がある。 UAAMの後、我々はさらに3つのモジュールを含むUncertainty-Guide Segmentation Network (UGS-Net)を設計した。 Uncertainty-Aware Moduleはアノテーションの結合、交差、アノテーションセットの3つの機能を生成する。最後に、Intersection-Union Constraining Moduleは、最終セグメンテーション、LCマスク、HCマスクの予測のバランスをとるために、3つの特徴間の距離を使用する。そこで本研究では, ugs-net の肺結節における分節性能を, u-net で分節することが困難である ugs-net の分節性能を試験する lidc-idri の複雑な結節課題を提案する。実験の結果,本手法はu-netによるセグメンテーションが不十分な結節のセグメンテーション性能を著しく向上できることがわかった。

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