論文の概要: SwinVFTR: A Novel Volumetric Feature-learning Transformer for 3D OCT Fluid Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09233v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 11:16:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 15:49:00.892859
• Title: SwinVFTR: A Novel Volumetric Feature-learning Transformer for 3D OCT Fluid Segmentation
• Title（参考訳）: SwinVFTR:3D OCT流体セグメンテーションのための新しいボリューム特徴学習変換器
• Authors: Sharif Amit Kamran, Khondker Fariha Hossain, Alireza Tavakkoli, Stewart Lee Zuckerbrod, Kenton M. Sanders, Salah A. Baker
• Abstract要約: 3DボリュームCT画像の精密な流体分割のためのトランスフォーマーベースアーキテクチャであるSwinVFTRを提案する。 まず、チャネルワイドボリュームサンプリングを用いて、深さの異なるOCTボリュームのトレーニングを行う(Bスキャン)。 次に、エンコーダ内の新しいシフトウインドウトランスフォーマーブロックを使用して、流体領域のより優れたローカライゼーションとセグメンテーションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurately segmenting fluid in 3D volumetric optical coherence tomography (OCT) images is a crucial yet challenging task for detecting eye diseases. Traditional autoencoding-based segmentation approaches have limitations in extracting fluid regions due to successive resolution loss in the encoding phase and the inability to recover lost information in the decoding phase. Although current transformer-based models for medical image segmentation addresses this limitation, they are not designed to be applied out-of-the-box for 3D OCT volumes, which have a wide-ranging channel-axis size based on different vendor device and extraction technique. To address these issues, we propose SwinVFTR, a new transformer-based architecture designed for precise fluid segmentation in 3D volumetric OCT images. We first utilize a channel-wise volumetric sampling for training on OCT volumes with varying depths (B-scans). Next, the model uses a novel shifted window transformer block in the encoder to achieve better localization and segmentation of fluid regions. Additionally, we propose a new volumetric attention block for spatial and depth-wise attention, which improves upon traditional residual skip connections. Consequently, utilizing multi-class dice loss, the proposed architecture outperforms other existing architectures on the three publicly available vendor-specific OCT datasets, namely Spectralis, Cirrus, and Topcon, with mean dice scores of 0.72, 0.59, and 0.68, respectively. Additionally, SwinVFTR outperforms other architectures in two additional relevant metrics, mean intersection-over-union (Mean-IOU) and structural similarity measure (SSIM).
• Abstract（参考訳）: 3Dボリューム光コヒーレンストモグラフィー(OCT)画像における流体の正確なセグメンテーションは、眼疾患を検出する上で重要な課題である。 従来の自己エンコーディングに基づくセグメンテーション手法は、符号化相における連続的な解像度損失と復号相における損失情報を復元できないことによる流体領域の抽出に制限がある。 現在の医療用画像セグメンテーションのトランスフォーマは、この制限に対処しているが、異なるベンダー装置と抽出技術に基づいて幅の広いチャネル軸サイズを持つ3d octボリュームのアウト・オブ・ザ・ボックスを適用するようには設計されていない。 これらの問題に対処するために,3次元ボリュームCT画像の精密な流体分割を目的としたトランスフォーマーベースアーキテクチャSwinVFTRを提案する。 まず、チャネルワイドボリュームサンプリングを用いて、深さの異なるOCTボリュームのトレーニングを行う(Bスキャン)。 次に、エンコーダ内の新しいシフトウインドウトランスフォーマーブロックを使用して、流体領域のより優れたローカライゼーションとセグメンテーションを実現する。 さらに,従来のスキップ接続を改良した空間的・奥行き的注意のための新しいボリューム的注意ブロックを提案する。 その結果、マルチクラスのサイス損失を利用して、提案アーキテクチャは、Spectralis、Cirrus、Topconの3つの公開ベンダ固有のOCTデータセットにおいて、それぞれ平均サイススコア0.72、0.59、0.68で、既存のアーキテクチャを上回ります。 さらに、SwinVFTRは2つの関連する指標、平均交叉結合(Mean-IOU)と構造類似度測定(SSIM)で他のアーキテクチャより優れている。

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