論文の概要: MAF-Net: Multiple attention-guided fusion network for fundus vascular image segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03617v3
• Date: Wed, 28 Jun 2023 13:49:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 17:41:20.857565
• Title: MAF-Net: Multiple attention-guided fusion network for fundus vascular image segmentation
• Title（参考訳）: MAF-Net: 基底血管画像分割のための複数注意誘導核融合ネットワーク
• Authors: Yuanyuan Peng, Pengpeng Luan, Zixu Zhang
• Abstract要約: 網膜基底画像の血管を正確に検出するマルチアテンション誘導核融合ネットワーク(MAF-Net)を提案する。 従来のUNetベースのモデルは、長距離依存を明示的にモデル化するため、部分的な情報を失う可能性がある。 提案手法は,いくつかの最先端手法と比較して良好な結果が得られることを示す。
• 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, yet it poses a nontrivial uncertainty for the segmentation task due to various factors such as significant light variations, uneven curvilinear structures, and non-uniform contrast. As a result, a multiple attention-guided fusion network (MAF-Net) is proposed to accurately detect blood vessels in retinal fundus images. Currently, traditional UNet-based models may lose partial information due to explicitly modeling long-distance dependencies, which may lead to unsatisfactory results. To enrich contextual information for the loss of scene information compensation, an attention fusion mechanism that combines the channel attention with spatial attention mechanisms constructed by Transformer is employed to extract various features of blood vessels from retinal fundus images. Subsequently, a unique spatial attention mechanism is applied in the skip connection to filter out redundant information and noise from low-level features, thus enabling better integration with high-level features. In addition, a DropOut layer is employed to randomly discard some neurons, which can prevent overfitting of the deep learning network and improve its generalization performance. Experimental results were verified in public datasets DRIVE, STARE and CHASEDB1 with F1 scores of 0.818, 0.836 and 0.811, and Acc values of 0.968, 0.973 and 0.973, respectively. Both visual inspection and quantitative evaluation demonstrate that our method produces satisfactory results compared to some state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 網膜眼底画像中の血管を正確に分割することは、眼疾患の早期スクリーニング、診断、評価において重要であるが、重要な光変化、不均一な曲率構造、非一様コントラストなどの様々な要因により、セグメンテーションタスクに不明瞭な不確実性をもたらす。 その結果,網膜基底画像の血管を正確に検出するためのマルチアテンション誘導核融合ネットワーク (MAF-Net) が提案された。 現在、伝統的なunetベースのモデルは、長距離依存関係を明示的にモデル化することで部分的な情報を失う可能性がある。 シーン情報補償の損失に対するコンテクスト情報を強化するため、眼底画像から血管の様々な特徴を抽出するために、トランスフォーマによって構築された空間的注意機構とチャネル注意を結合した注意融合機構を用いる。 その後、スキップ接続にユニークな空間的注意機構を適用し、低レベル機能から冗長な情報やノイズをフィルタリングすることで、高レベル機能との統合性が向上する。 さらに、ドロップアウト層を使用して、いくつかのニューロンをランダムに破棄することで、ディープラーニング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ことができる。 実験結果は,F1スコアが0.818,0.836,0.811,Acc値が0.968,0.973,0.973の公開データセットDRIVE,STARE,CHASEDB1で検証された。 ビジュアルインスペクションと定量的評価はいずれも,最先端手法と比較して良好な結果が得られることを示す。

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