論文の概要: MedNeXt: Transformer-driven Scaling of ConvNets for Medical Image
Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09975v2
- Date: Wed, 22 Mar 2023 11:14:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-23 22:13:33.101839
- Title: MedNeXt: Transformer-driven Scaling of ConvNets for Medical Image
Segmentation
- Title（参考訳）: mednext: 医用画像セグメンテーションのためのconvnetのトランスフォーマー駆動スケーリング
- Authors: Saikat Roy, Gregor Koehler, Constantin Ulrich, Michael Baumgartner,
Jens Petersen, Fabian Isensee, Paul F. Jaeger, Klaus Maier-Hein
- Abstract要約: 本稿では,トランスフォーマーにインスパイアされた医用画像分割のための大規模カーネルセグメントネットワークであるMedNeXtを紹介する。
小さなカーネルネットワークをアップサンプリングすることでカーネルサイズを反復的に増加させる新しい手法により、限られた医療データの性能飽和を防止する。
これにより、CTとMRIの4つのタスクにおける最先端のパフォーマンスが向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7828803695464128
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There has been exploding interest in embracing Transformer-based
architectures for medical image segmentation. However, the lack of large-scale
annotated medical datasets make achieving performances equivalent to those in
natural images challenging. Convolutional networks, in contrast, have higher
inductive biases and consequently, are easily trainable to high performance.
Recently, the ConvNeXt architecture attempted to modernize the standard ConvNet
by mirroring Transformer blocks. In this work, we improve upon this to design a
modernized and scalable convolutional architecture customized to challenges of
data-scarce medical settings. We introduce MedNeXt, a Transformer-inspired
large kernel segmentation network which introduces - 1) A fully ConvNeXt 3D
Encoder-Decoder Network for medical image segmentation, 2) Residual ConvNeXt up
and downsampling blocks to preserve semantic richness across scales, 3) A novel
technique to iteratively increase kernel sizes by upsampling small kernel
networks, to prevent performance saturation on limited medical data, 4)
Compound scaling at multiple levels (depth, width, kernel size) of MedNeXt.
This leads to state-of-the-art performance on 4 tasks on CT and MRI modalities
and varying dataset sizes, representing a modernized deep architecture for
medical image segmentation.
- Abstract（参考訳）: 医療画像セグメンテーションのためにTransformerベースのアーキテクチャを採用することへの関心は爆発的に高まっている。
しかし、大規模な注釈付き医療データセットの欠如により、自然画像のそれと同等のパフォーマンスを達成することは困難である。
対照的に畳み込みネットワークは誘導バイアスが高く、その結果、高い性能で容易に訓練できる。
近年、convnextアーキテクチャはトランスフォーマーブロックをミラーリングすることで標準convnetの近代化を試みた。
そこで本研究では, 医療現場の課題に合わせてカスタマイズした, 現代的でスケーラブルな畳み込み型アーキテクチャの設計を改良した。
トランスフォーマーにインスパイアされた大規模カーネルセグメンテーションネットワークであるMedNeXtを導入し,1)医療画像セグメンテーションのための完全なConvNeXt 3Dエンコーダデコーダネットワークを導入する。
2) 規模にまたがる意味的豊かさを維持するため,残留ConvNeXtのアップアンドダウンサンプリングブロック。
3)小規模カーネルネットワークのアップサンプリングによるカーネルサイズを反復的に増加させ,限られた医療データの性能飽和を防止する新手法
4)MedNeXtの複数レベルの複合スケーリング(深さ,幅,カーネルサイズ)。
これにより、CTとMRIの4つのタスクにおける最先端のパフォーマンスと、さまざまなデータセットサイズが実現され、医療画像セグメンテーションのための近代化されたディープアーキテクチャが表される。
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