論文の概要: Thinking Twice: Clinical-Inspired Thyroid Ultrasound Lesion Detection Based on Feature Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15114v1
• Date: Wed, 24 May 2023 13:07:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 15:47:43.041551
• Title: Thinking Twice: Clinical-Inspired Thyroid Ultrasound Lesion Detection Based on Feature Feedback
• Title（参考訳）: 考察:特徴フィードバックに基づく臨床的に誘発された甲状腺超音波病変の検出
• Authors: Lingtao Wang, Jianrui Ding, Fenghe Tang, Chunping Ning
• Abstract要約: 本稿では,臨床診断にインスパイアされた特徴フィードバック機構に基づく新しい検出ネットワークを提案する。 提案手法は, 甲状腺超音波データセットのAPが70.3%, AP50が99.0%であり, リアルタイム要件を満たしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate detection of thyroid lesions is a critical aspect of computer-aided diagnosis. However, most existing detection methods perform only one feature extraction process and then fuse multi-scale features, which can be affected by noise and blurred features in ultrasound images. In this study, we propose a novel detection network based on a feature feedback mechanism inspired by clinical diagnosis. The mechanism involves first roughly observing the overall picture and then focusing on the details of interest. It comprises two parts: a feedback feature selection module and a feature feedback pyramid. The feedback feature selection module efficiently selects the features extracted in the first phase in both space and channel dimensions to generate high semantic prior knowledge, which is similar to coarse observation. The feature feedback pyramid then uses this high semantic prior knowledge to enhance feature extraction in the second phase and adaptively fuses the two features, similar to fine observation. Additionally, since radiologists often focus on the shape and size of lesions for diagnosis, we propose an adaptive detection head strategy to aggregate multi-scale features. Our proposed method achieves an AP of 70.3% and AP50 of 99.0% on the thyroid ultrasound dataset and meets the real-time requirement. The code is available at https://github.com/HIT-wanglingtao/Thinking-Twice.
• Abstract（参考訳）: 甲状腺病変の正確な検出はコンピュータ診断の重要な側面である。 しかし,既存のほとんどの検出手法は1つの特徴抽出処理のみを実行し,超音波画像のノイズやぼやけた特徴の影響を受けうるマルチスケール特徴を融合する。 本研究では,臨床診断に触発された特徴フィードバック機構に基づく新たな検出ネットワークを提案する。 このメカニズムは、まず全体像を大まかに観察し、興味の詳細に焦点を当てる。 フィードバック機能選択モジュールと機能フィードバックピラミッドの2つの部分で構成されている。 フィードバック特徴選択モジュールは、空間及びチャネル次元の第一フェーズで抽出された特徴を効率よく選択し、粗い観察に類似した高い意味的事前知識を生成する。 特徴フィードバックピラミッドは、この高い意味的事前知識を使用して、第2フェーズにおける特徴抽出を強化し、2つの特徴を適応的に融合させる。 また, 放射線技師は診断用病変の形状や大きさに注目することが多いため, 多スケールの特徴を集約する適応型検出ヘッド戦略を提案する。 提案手法は, 甲状腺超音波データセットのAPが70.3%, AP50が99.0%であり, リアルタイム要件を満たす。 コードはhttps://github.com/HIT-wanglingtao/Thinking-Twice.comで公開されている。

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