論文の概要: MaxViT-UNet: Multi-Axis Attention for Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08396v4
- Date: Thu, 31 Aug 2023 09:43:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-01 20:09:09.398255
- Title: MaxViT-UNet: Multi-Axis Attention for Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: MaxViT-UNet:医療画像セグメンテーションのためのマルチ軸注意
- Authors: Abdul Rehman Khan, Asifullah Khan
- Abstract要約: MaxViT-UNetは医療画像セグメンテーションのためのハイブリッドビジョントランス (CNN-Transformer) である。
提案したデコーダブロックは数回繰り返して核領域を段階的に分割する。
我々のMaxViT-UNetは、従来のCNNベース(UNet)とTransformerベース(Swin-UNet)の技術を、両方の標準データセットに対してかなりの差で上回りました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5439020425819
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we present MaxViT-UNet, an Encoder-Decoder based hybrid vision
transformer (CNN-Transformer) for medical image segmentation. The proposed
Hybrid Decoder, based on MaxViT-block, is designed to harness the power of both
the convolution and self-attention mechanisms at each decoding stage with a
nominal memory and computational burden. The inclusion of multi-axis
self-attention, within each decoder stage, significantly enhances the
discriminating capacity between the object and background regions, thereby
helping in improving the segmentation efficiency. In the Hybrid Decoder block,
the fusion process commences by integrating the upsampled lower-level decoder
features, obtained through transpose convolution, with the skip-connection
features derived from the hybrid encoder. Subsequently, the fused features
undergo refinement through the utilization of a multi-axis attention mechanism.
The proposed decoder block is repeated multiple times to progressively segment
the nuclei regions. Experimental results on MoNuSeg18 and MoNuSAC20 dataset
demonstrates the effectiveness of the proposed technique. Our MaxViT-UNet
outperformed the previous CNN-based (UNet) and Transformer-based (Swin-UNet)
techniques by a considerable margin on both of the standard datasets. The
following github (https://github.com/PRLAB21/MaxViT-UNet) contains the
implementation and trained weights.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,医療用画像分割用エンコーダデコーダ型ハイブリッドビジョントランスフォーマ(cnn-transformer)maxvit-unetを提案する。
maxvit-blockに基づくハイブリッドデコーダは,各デコーダ段の畳み込み機構と自己アテンション機構の両方のパワーを,名目記憶と計算負荷で活用するように設計されている。
復号器の各段階における多軸自己アテンションの導入は、対象領域と背景領域の識別能力を大幅に向上させ、セグメンテーション効率の向上に寄与する。
ハイブリッドデコーダブロックでは、変換畳み込みにより得られるアップサンプリングされた低レベルデコーダ特徴とハイブリッドエンコーダから導出されるスキップ接続特徴とを統合して融合プロセスを開始する。
その後、多軸アテンション機構の利用により、融合した特徴が洗練される。
提案したデコーダブロックは数回繰り返して核領域を段階的に分割する。
MoNuSeg18とMoNuSAC20データセットの実験結果から,提案手法の有効性が示された。
我々のMaxViT-UNetは、従来のCNNベース(UNet)とTransformerベース(Swin-UNet)の技術を、両方の標準データセットに対してかなりの差で上回りました。
以下のgithub (https://github.com/PRLAB21/MaxViT-UNet) には実装と訓練された重みが含まれている。
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