Fugu-MT 論文翻訳(概要): FMG-Net and W-Net: Multigrid Inspired Deep Learning Architectures For Medical Imaging Segmentation

論文の概要: FMG-Net and W-Net: Multigrid Inspired Deep Learning Architectures For Medical Imaging Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02725v1
Date: Wed, 5 Apr 2023 20:03:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-07 16:10:47.568490
Title: FMG-Net and W-Net: Multigrid Inspired Deep Learning Architectures For Medical Imaging Segmentation
Title（参考訳）: FMG-NetとW-Net:医療画像セグメンテーションのためのマルチグリッド型ディープラーニングアーキテクチャ
Authors: Adrian Celaya, Beatrice Riviere, David Fuentes
Abstract要約: 方程式の線形系をCNNに解くための幾何学的多重グリッド法の原理を取り入れた2つのアーキテクチャを提案する。腫瘍サブコンポーネントセグメンテーションの精度とトレーニング効率に関して,-Net と W-Net はともに,広く使用されているU-Net アーキテクチャよりも優れていることを示す。これらの知見は, 医用画像分割の精度と効率を向上させるために, マルチグリッド法をCNNに導入する可能性を明らかにするものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurate medical imaging segmentation is critical for precise and effective medical interventions. However, despite the success of convolutional neural networks (CNNs) in medical image segmentation, they still face challenges in handling fine-scale features and variations in image scales. These challenges are particularly evident in complex and challenging segmentation tasks, such as the BraTS multi-label brain tumor segmentation challenge. In this task, accurately segmenting the various tumor sub-components, which vary significantly in size and shape, remains a significant challenge, with even state-of-the-art methods producing substantial errors. Therefore, we propose two architectures, FMG-Net and W-Net, that incorporate the principles of geometric multigrid methods for solving linear systems of equations into CNNs to address these challenges. Our experiments on the BraTS 2020 dataset demonstrate that both FMG-Net and W-Net outperform the widely used U-Net architecture regarding tumor subcomponent segmentation accuracy and training efficiency. These findings highlight the potential of incorporating the principles of multigrid methods into CNNs to improve the accuracy and efficiency of medical imaging segmentation.
Abstract（参考訳）: 正確な医療画像分割は、正確かつ効果的な医療介入に不可欠である。しかしながら、医療画像分割における畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の成功にもかかわらず、微細な特徴や画像スケールのバリエーションを扱う上での課題に直面している。これらの課題は、brats multi-label brain tumor segmentation challengeのような複雑で挑戦的なセグメンテーションタスクにおいて特に顕著である。この課題では、様々な腫瘍サブコンポーネントを正確に区分けし、サイズや形状が大きく異なるが、最先端の手法でさえ重大な誤りを生じさせる。そこで本稿では,方程式の線形系をcnnに解くための幾何学的マルチグリッド法の原理を取り入れたfmg-netとw-netの2つのアーキテクチャを提案する。 BraTS 2020データセットに対する実験により,FMG-NetとW-Netはともに,腫瘍のサブコンポーネントセグメンテーション精度とトレーニング効率に関して,広く使用されているU-Netアーキテクチャを上回る性能を示した。これらの知見は,医療画像セグメンテーションの精度と効率を向上させるために,マルチグリッド法の原理をCNNに取り入れる可能性を示している。

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