Fugu-MT 論文翻訳(概要): TransRUPNet for Improved Polyp Segmentation

論文の概要: TransRUPNet for Improved Polyp Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02176v3
Date: Tue, 30 Apr 2024 20:33:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-02 20:40:32.082451
Title: TransRUPNet for Improved Polyp Segmentation
Title（参考訳）: ポリプセグメンテーション改善のためのTransRUPNet
Authors: Debesh Jha, Nikhil Kumar Tomar, Debayan Bhattacharya, Ulas Bagci,
Abstract要約: 本研究では,トランスフォーマーをベースとしたResidual Upsampling Network (TransRUPNet) を開発した。画像サイズが256times256$の場合、提案手法は、毎秒47.07フレームの優れたリアルタイム動作速度を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2498887792836635
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Colorectal cancer is among the most common cause of cancer worldwide. Removal of precancerous polyps through early detection is essential to prevent them from progressing to colon cancer. We develop an advanced deep learning-based architecture, Transformer based Residual Upsampling Network (TransRUPNet) for automatic and real-time polyp segmentation. The proposed architecture, TransRUPNet, is an encoder-decoder network consisting of three encoder and decoder blocks with additional upsampling blocks at the end of the network. With the image size of $256\times256$, the proposed method achieves an excellent real-time operation speed of 47.07 frames per second with an average mean dice coefficient score of 0.7786 and mean Intersection over Union of 0.7210 on the out-of-distribution polyp datasets. The results on the publicly available PolypGen dataset suggest that TransRUPNet can give real-time feedback while retaining high accuracy for in-distribution datasets. Furthermore, we demonstrate the generalizability of the proposed method by showing that it significantly improves performance on out-of-distribution datasets compared to the existing methods. The source code of our network is available at https://github.com/DebeshJha/TransRUPNet.
Abstract（参考訳）: 大腸癌は世界中で最も多いがんの1つである。早期発見による前立腺ポリープの除去は大腸癌への進行を防ぐために不可欠である。本研究では,トランスフォーマーをベースとしたResidual Upsampling Network (TransRUPNet) を開発した。提案アーキテクチャであるTransRUPNetは、3つのエンコーダとデコーダで構成されるエンコーダ・デコーダネットワークである。画像サイズが256\times256$の場合,提案手法は平均ダイス係数スコアが0.7786,平均インターセクションが0.7210で1秒あたり47.07フレームの優れたリアルタイム動作速度を実現する。公開されているPolypGenデータセットの結果から、TransRUPNetは、分散データセットの高精度を維持しながら、リアルタイムのフィードバックを提供できることが示唆されている。さらに,提案手法の一般化可能性を示すとともに,既存の手法と比較して分布外データセットの性能を著しく向上させることを示した。私たちのネットワークのソースコードはhttps://github.com/DebeshJha/TransRUPNet.comで公開されています。

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