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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09233v3
• Date: Thu, 02 Jan 2025 22:11:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 16:38:31.280262
• 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: Khondker Fariha Hossain, Sharif Amit Kamran, Alireza Tavakkoli, George Bebis, Sal Baker,
• Abstract要約: 3D OCT画像の精密な流体分割のためのトランスフォーマアーキテクチャであるSwinVFTRを提案する。 SwinVFTRは、チャネルワイドボリュームサンプリングとシフトウィンドウトランスフォーマーブロックを用いて、流体の局在を改善する。 Spectralis、Cirrus、Topcon OCTデータセットの既存モデルを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.23967405016776386
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Accurately segmenting fluid in 3D optical coherence tomography (OCT) images is critical for detecting eye diseases but remains challenging. Traditional autoencoder-based methods struggle with resolution loss and information recovery. While transformer-based models improve segmentation, they arent optimized for 3D OCT volumes, which vary by vendor and extraction technique. To address this, we propose SwinVFTR, a transformer architecture for precise fluid segmentation in 3D OCT images. SwinVFTR employs channel-wise volumetric sampling and a shifted window transformer block to improve fluid localization. Moreover, a novel volumetric attention block enhances spatial and depth-wise attention. Trained using multi-class dice loss, SwinVFTR outperforms existing models on Spectralis, Cirrus, and Topcon OCT datasets, achieving mean dice scores of 0.72, 0.59, and 0.68, respectively, along with superior performance in mean intersection-over-union (IOU) and structural similarity (SSIM) metrics.
• Abstract（参考訳）: 3次元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、眼疾患の検出には重要であるが、依然として困難である。 従来のオートエンコーダベースの手法は、解像度損失と情報回復に苦慮している。 トランスフォーマーベースのモデルはセグメンテーションを改善するが、ベンダーや抽出技術によって異なる3D OCTボリュームに最適化されている。 そこで本研究では,3次元CT画像の精密な流体分割のためのトランスフォーマアーキテクチャであるSwinVFTRを提案する。 SwinVFTRは、チャネルワイドボリュームサンプリングとシフトウィンドウトランスフォーマーブロックを用いて、流体の局在を改善する。 さらに、新しいボリュームアテンションブロックは、空間的および深さ的アテンションを高める。 SwinVFTRはマルチクラスダイスロスを使用してトレーニングされ、Spectralis、Cirrus、Topcon OCTデータセットの既存のモデルより優れており、平均ダイススコアは0.72、0.59、0.68で、平均交叉結合(IOU)と構造類似度(SSIM)が優れたパフォーマンスを示している。

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