論文の概要: Morphology Edge Attention Network and Optimal Geometric Matching
Connection model for vascular segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01808v2
- Date: Wed, 13 Dec 2023 09:19:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-14 20:53:06.888126
- Title: Morphology Edge Attention Network and Optimal Geometric Matching
Connection model for vascular segmentation
- Title（参考訳）: 血管セグメンテーションのための形態的エッジアテンションネットワークと最適幾何マッチング接続モデル
- Authors: Yuntao Zhu, Yuxuan Qiao, Xiaoping Yang
- Abstract要約: 本稿では,容器状構造物のセグメンテーションのための新しい形態的エッジアテンションネットワーク(MEA-Net)を提案する。
また、壊れた容器セグメントを接続するための最適幾何マッチング接続(OGMC)モデルを提案する。
本手法は,3次元血管分割作業の4つのデータセットにおける最先端手法と比較して,優れた,あるいは競争的な結果が得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6368619769561668
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There are many unsolved problems in vascular image segmentation, including
vascular structural connectivity, scarce branches and missing small vessels.
Obtaining vessels that preserve their correct topological structures is
currently a crucial research issue, as it provides an overall view of one
vascular system. In order to preserve the topology and accuracy of vessel
segmentation, we proposed a novel Morphology Edge Attention Network (MEA-Net)
for the segmentation of vessel-like structures, and an Optimal Geometric
Matching Connection (OGMC) model to connect the broken vessel segments. The
MEA-Net has an edge attention module that improves the segmentation of edges
and small objects by morphology operation extracting boundary voxels on
multi-scale. The OGMC model uses the concept of curve touching from
differential geometry to filter out fragmented vessel endpoints, and then
employs minimal surfaces to determine the optimal connection order between
blood vessels. Finally, we calculate the geodesic to repair missing vessels
under a given Riemannian metric. Our method achieves superior or competitive
results compared to state-of-the-art methods on four datasets of 3D vascular
segmentation tasks, both effectively reducing vessel broken and increasing
vessel branch richness, yielding blood vessels with a more precise topological
structure.
- Abstract（参考訳）: 血管像の分割には、血管構造接続、枝の不足、小血管の欠如など多くの未解決の問題がある。
正しいトポロジー構造を保存する血管を得ることは、単一の血管系の全体像を提供するため、現在重要な研究課題である。
血管分割のトポロジと精度を維持するため,我々は,血管状構造のセグメンテーションのための新しいMorphology Edge Attention Network (MEA-Net) と,壊れた血管セグメントを接続するための最適幾何マッチング接続(OGMC)モデルを提案した。
mea-netは、マルチスケールで境界ボクセルを抽出する形態素演算により、エッジと小さなオブジェクトのセグメンテーションを改善するエッジアテンションモジュールを有する。
OGMCモデルは、微分幾何学からの曲線タッチの概念を用いて断片化された血管終端をフィルタリングし、最小表面を用いて血管間の最適接続順序を決定する。
最後に、与えられたリーマン計量の下で行方不明の船を修理する測地線を計算する。
本手法は, 血管破壊を効果的に抑制し, 血管枝肥大を増大させ, より正確なトポロジカル構造を持つ血管を産出する, 4つの3次元血管分節タスクの最先端の手法と比較して, 優れた, 競争的な結果が得られる。
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