論文の概要: GDDS: Pulmonary Bronchioles Segmentation with Group Deep Dense Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09212v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 10:35:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 15:59:14.978361
• Title: GDDS: Pulmonary Bronchioles Segmentation with Group Deep Dense Supervision
• Title（参考訳）: GDDS : Group Deep Dense Supervision による肺気管支分画
• Authors: Mingyue Zhao, Shang Zhao, Quan Quan, Li Fan, Xiaolan Qiu, Shiyuan Liu, and S.Kevin Zhou
• Abstract要約: グループ深度スーパービジョン(GDDS)に基づく気管支分別法を提案する。 GDDSは局所的な密集トポロジを巧みに構築し、特定の浅い特徴層に密集トポロジ学習を実装することで提案される。 BASベンチマークデータセットを用いた実験により,本手法はネットワークを微細な枝の捕捉に高い感度で促進することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.852885354202428
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Airway segmentation, especially bronchioles segmentation, is an important but challenging task because distal bronchus are sparsely distributed and of a fine scale. Existing neural networks usually exploit sparse topology to learn the connectivity of bronchioles and inefficient shallow features to capture such high-frequency information, leading to the breakage or missed detection of individual thin branches. To address these problems, we contribute a new bronchial segmentation method based on Group Deep Dense Supervision (GDDS) that emphasizes fine-scale bronchioles segmentation in a simple-but-effective manner. First, Deep Dense Supervision (DDS) is proposed by constructing local dense topology skillfully and implementing dense topological learning on a specific shallow feature layer. GDDS further empowers the shallow features with better perception ability to detect bronchioles, even the ones that are not easily discernible to the naked eye. Extensive experiments on the BAS benchmark dataset have shown that our method promotes the network to have a high sensitivity in capturing fine-scale branches and outperforms state-of-the-art methods by a large margin (+12.8 % in BD and +8.8 % in TD) while only introducing a small number of extra parameters.
• Abstract（参考訳）: 気道分節, 特に気管支分節は, 気道分節は軽度に分布し, 微細なスケールであるため, 重要な課題である。 既存のニューラルネットワークは通常、細長いトポロジーを利用して気管支の接続や非効率な浅層特徴を学習し、そのような高周波情報を捉える。 これらの問題に対処するために,グループ深層密集監督 (gdds) に基づく新しい気管支分画法を提案する。 まず,局所的密集トポロジーを巧みに構築し,特定の浅層特徴層上で密集トポロジー学習を行うことにより,奥行き密集層(dds)を提案する。 GDDSはさらに、肉眼で容易に識別できないものでさえも、気管支を検知する能力が向上して、浅い特徴をさらに強化する。 BASベンチマークデータセットの大規模な実験により,本手法は,少数の余剰パラメータのみを導入しながら,大規模分岐を捕捉し,最先端の手法を大きなマージン(BDでは+12.8%,TDでは+8.8%)で上回り,ネットワークの感度を高めることが示されている。

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