論文の概要: Segmentation of fundus vascular images based on a dual-attention mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03617v1
• Date: Fri, 5 May 2023 15:22:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 13:23:19.923278
• Title: Segmentation of fundus vascular images based on a dual-attention mechanism
• Title（参考訳）: デュアルアテンション機構に基づく底部血管画像の分割
• Authors: Yuanyuan Peng, Pengpeng Luan, Zixu Zhang
• Abstract要約: 網膜基底画像における血管の正確な分画は、早期のスクリーニング、診断、いくつかの眼疾患の評価において重要である。 本稿では,Transformerが構築したチャネルアテンションと空間アテンションを組み合わせたアテンション融合機構を用いて,空間次元とチャネル次元の両方で網膜基底画像から情報を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3295074739915493
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurately segmenting blood vessels in retinal fundus images is crucial in the early screening, diagnosing, and evaluating some ocular diseases. However, significant light variations and non-uniform contrast in these images make segmentation quite challenging. Thus, this paper employ an attention fusion mechanism that combines the channel attention and spatial attention mechanisms constructed by Transformer to extract information from retinal fundus images in both spatial and channel dimensions. To eliminate noise from the encoder image, a spatial attention mechanism is introduced in the skip connection. Moreover, a Dropout layer is employed to randomly discard some neurons, which can prevent overfitting of the neural network and improve its generalization performance. Experiments were conducted on publicly available datasets DERIVE, STARE, and CHASEDB1. The results demonstrate that our method produces satisfactory results compared to some recent retinal fundus image segmentation algorithms.
• Abstract（参考訳）: 眼疾患の早期スクリーニング,診断,評価には,眼底画像中の血管を正確に分割することが重要である。 しかし、これらの画像における顕著な光の変動と非一様コントラストは、セグメンテーションを非常に困難にしている。 そこで本稿では,トランスフォーマによって構築されたチャネル注意と空間注意機構を組み合わせた注意融合機構を用いて,網膜底面画像から空間的およびチャネル的両方の情報を抽出する。 エンコーダ画像からのノイズを除去するために、スキップ接続に空間的注意機構を導入する。 さらに、ドロップアウト層を用いていくつかのニューロンをランダムに破棄し、ニューラルネットワークの過剰フィットを防止し、その一般化性能を向上させる。 公開データセットであるDERIVE、STARE、CHASEDB1で実験を行った。 その結果,近年の網膜基底画像分割アルゴリズムと比較して良好な結果が得られた。

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