論文の概要: FreMAE: Fourier Transform Meets Masked Autoencoders for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10864v1
• Date: Fri, 21 Apr 2023 10:23:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-24 15:00:20.716654
• Title: FreMAE: Fourier Transform Meets Masked Autoencoders for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: FreMAE:フーリエ変換で医療用自動エンコーダーが登場
• Authors: Wenxuan Wang, Jing Wang, Chen Chen, Jianbo Jiao, Lichao Sun, Yuanxiu Cai, Shanshan Song, Jiangyun Li
• Abstract要約: 医用画像セグメンテーションのための自己教師付き事前トレーニングのための新しいMIMベースのフレームワークFreMAEを提案する。 当社のFreMAEは、モデルパフォーマンスを継続的に改善することが出来ました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.217891200135295
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The research community has witnessed the powerful potential of self-supervised Masked Image Modeling (MIM), which enables the models capable of learning visual representation from unlabeled data. In this paper, to incorporate both the crucial global structural information and local details for dense prediction tasks, we alter the perspective to the frequency domain and present a new MIM-based framework named FreMAE for self-supervised pre-training for medical image segmentation. Based on the observations that the detailed structural information mainly lies in the high-frequency components and the high-level semantics are abundant in the low-frequency counterparts, we further incorporate multi-stage supervision to guide the representation learning during the pre-training phase. Extensive experiments on three benchmark datasets show the superior advantage of our proposed FreMAE over previous state-of-the-art MIM methods. Compared with various baselines trained from scratch, our FreMAE could consistently bring considerable improvements to the model performance. To the best our knowledge, this is the first attempt towards MIM with Fourier Transform in medical image segmentation.
• Abstract（参考訳）: 研究コミュニティは、ラベルのないデータから視覚的表現を学習できるモデルを可能にする、自己監督型マスク付き画像モデリング(MIM)の強力な可能性を見出した。 本稿では,重度予測タスクにおける重要なグローバル構造情報と局所的詳細情報の両方を組み込むため,周波数領域に対する視点を変更し,医用画像セグメンテーションのための自己教師付き事前トレーニングのためのFreMAEという新しいMIMベースのフレームワークを提案する。 詳細な構造情報は、主に高周波成分に関係しており、低周波成分には高レベルの意味が豊富であるという観測に基づいて、事前学習期間中の表現学習を指導するための多段階監視を更に取り入れる。 3つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、従来のMIM法よりもFreMAEの方が優れていることを示している。 スクラッチからトレーニングされたさまざまなベースラインと比較すると、fremaeは一貫してモデルパフォーマンスを改善できるでしょう。 私たちの知る限りでは、医療画像のセグメンテーションにおけるフーリエ変換によるmimへの最初の試みです。

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