論文の概要: CDFI: Cross Domain Feature Interaction for Robust Bronchi Lumen Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09115v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 16:28:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 13:53:40.160010
• Title: CDFI: Cross Domain Feature Interaction for Robust Bronchi Lumen Detection
• Title（参考訳）: CDFI:ロバストブロンチルーメン検出のためのクロスドメイン機能インタラクション
• Authors: Jiasheng Xu, Tianyi Zhang, Yangqian Wu, Jie Yang, Guang-Zhong Yang, Yun Gu
• Abstract要約: ラムメンの構造的特徴を抽出するために,クロスドメイン特徴相互作用(CDFI)ネットワークを提案する。 QFC(Quadruple Feature Constraints)モジュールは、様々な画像品質のサンプルの固有の接続を制限するように設計されている。 Guided Feature Fusion (GFF)モジュールは適応的な特徴融合のモデルを監督するために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.048976865785605
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Endobronchial intervention is increasingly used as a minimally invasive means for the treatment of pulmonary diseases. In order to reduce the difficulty of manipulation in complex airway networks, robust lumen detection is essential for intraoperative guidance. However, these methods are sensitive to visual artifacts which are inevitable during the surgery. In this work, a cross domain feature interaction (CDFI) network is proposed to extract the structural features of lumens, as well as to provide artifact cues to characterize the visual features. To effectively extract the structural and artifact features, the Quadruple Feature Constraints (QFC) module is designed to constrain the intrinsic connections of samples with various imaging-quality. Furthermore, we design a Guided Feature Fusion (GFF) module to supervise the model for adaptive feature fusion based on different types of artifacts. Results show that the features extracted by the proposed method can preserve the structural information of lumen in the presence of large visual variations, bringing much-improved lumen detection accuracy.
• Abstract（参考訳）: 気管支内インターベンションは肺疾患の治療に最小限の侵襲的手段としてますます用いられる。 複雑な気道ネットワークにおける操作の困難さを軽減するため,術中指導にはロバストルーメン検出が不可欠である。 しかし,これらの手法は手術時に避けられない視覚的アーティファクトに敏感である。 本研究では,視覚的特徴を特徴付けるための人工物を提供するとともに,ラウンジの構造的特徴を抽出するクロスドメイン機能相互作用(CDFI)ネットワークを提案する。 構造的特徴とアーチファクト的特徴を効果的に抽出するため、qfc(quaruple feature constraints)モジュールは、サンプルの固有接続を様々な撮像品質で制約するように設計されている。 さらに,異なる種類のアーティファクトに基づいて,適応的特徴融合モデルを支援するためのガイド付き特徴融合(GFF)モジュールを設計する。 その結果,提案手法により抽出された特徴は,大きな視覚変動の存在下でのルーメンの構造情報を保存でき,ルーメン検出精度が向上した。

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