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

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08416v5
Date: Mon, 11 Sep 2023 07:04:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-12 22:13:05.233189
Title: Lung Nodule Segmentation and Uncertain Region Prediction with an Uncertainty-Aware Attention Mechanism
Title（参考訳）: 不確かさを意識した肺結節分節と不確かさ領域予測
Authors: Han Yang, Qiuli Wang, Yue Zhang, Zhulin An, Chen Liu, Xiaohong Zhang, S. Kevin Zhou
Abstract要約: 放射線医は様々な訓練と臨床経験を持ち、肺結節の分節に変化をもたらす。従来の手法では、学習対象として単一のアノテーションを選択したり、複数のアノテーションからなる潜在空間を学習しようとするのが一般的である。本稿では,複数アノテーション間の一致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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.298653876400003
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Radiologists possess diverse training and clinical experiences, leading to variations in the segmentation annotations of lung nodules and resulting in segmentation uncertainty.Conventional methods typically select a single annotation as the learning target or attempt to learn a latent space comprising multiple annotations. However, these approaches fail to leverage the valuable information inherent in the consensus and disagreements among the multiple annotations. In this paper, we propose an Uncertainty-Aware Attention Mechanism (UAAM) that utilizes consensus and disagreements among multiple annotations to facilitate better segmentation. To this end, we introduce the Multi-Confidence Mask (MCM), which combines a Low-Confidence (LC) Mask and a High-Confidence (HC) Mask.The LC mask indicates regions with low segmentation confidence, where radiologists may have different segmentation choices. Following UAAM, we further design an Uncertainty-Guide Multi-Confidence Segmentation Network (UGMCS-Net), which contains three modules: a Feature Extracting Module that captures a general feature of a lung nodule, an Uncertainty-Aware Module that produces three features for the the annotations' union, intersection, and annotation set, and an Intersection-Union Constraining Module that uses distances between the three features to balance the predictions of final segmentation and MCM. To comprehensively demonstrate the performance of our method, we propose a Complex Nodule Validation on LIDC-IDRI, which tests UGMCS-Net's segmentation performance on lung nodules that are difficult to segment using common methods. Experimental results demonstrate that our method can significantly improve the segmentation performance on nodules that are difficult to segment using conventional methods.
Abstract（参考訳）: 放射線医は様々な訓練や臨床経験を有しており、肺結節の分節アノテーションのばらつきを招き、分節不確実性をもたらす。従来手法では、学習対象として1つのアノテーションを選択したり、複数のアノテーションを含む潜伏空間を学習しようとする試みが一般的であった。しかし、これらのアプローチは、複数のアノテーション間の合意と不一致に固有の貴重な情報を活用することができない。本稿では,複数アノテーション間のコンセンサスと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認識注意機構(UAAM)を提案する。この目的のために,低信頼(LC)マスクと高信頼(HC)マスクを組み合わせたMCM(Multi-Confidence Mask)を導入する。 UAAMの後、我々はさらに3つのモジュールを含むUncertainty-Guide Multi-Confidence Segmentation Network (UGMCS-Net)を設計した。肺結節の一般的な特徴をキャプチャするFeature Extracting Module、アノテーションの結合、交叉、アノテーションセットの3つの特徴を生成するUncertainty-Aware Module、そして3つの特徴間の距離を利用して最終セグメンテーションとMCMの予測のバランスをとるIntersection-Union Constraining Moduleである。本手法の性能を網羅的に示すため, LIDC-IDRI を用いた複雑結節検証法を提案し, UGMCS-Net の肺結節に対するセグメンテーション性能の検証を行った。実験の結果,従来手法ではセグメント化が困難であった結節のセグメント化性能が著しく向上することがわかった。

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