論文の概要: Instructive Feature Enhancement for Dichotomous Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03497v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 08:28:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 16:33:07.460987
• Title: Instructive Feature Enhancement for Dichotomous Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: Dichotomous Medical Image Segmentation の指導的特徴強調
• Authors: Lian Liu, Han Zhou, Jiongquan Chen, Sijing Liu, Wenlong Shi, Dong Ni, Deng-Ping Fan, Xin Yang
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、多くの解剖学的構造のジコトコス・メディカル・イメージ・セグメンテーション(DMIS)に広く応用されている。 既存のネットワークは、正確性を改善するためにタスク固有で重く複雑な設計に苦労する傾向がある。 IFE(Instructive feature enhancement approach)は,テクスチャの豊かな特徴チャネルを適応的に選択し,識別性を高める手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.09419016161069
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks have been widely applied in dichotomous medical image segmentation (DMIS) of many anatomical structures in several modalities, achieving promising performance. However, existing networks tend to struggle with task-specific, heavy and complex designs to improve accuracy. They made little instructions to which feature channels would be more beneficial for segmentation, and that may be why the performance and universality of these segmentation models are hindered. In this study, we propose an instructive feature enhancement approach, namely IFE, to adaptively select feature channels with rich texture cues and strong discriminability to enhance raw features based on local curvature or global information entropy criteria. Being plug-and-play and applicable for diverse DMIS tasks, IFE encourages the model to focus on texture-rich features which are especially important for the ambiguous and challenging boundary identification, simultaneously achieving simplicity, universality, and certain interpretability. To evaluate the proposed IFE, we constructed the first large-scale DMIS dataset Cosmos55k, which contains 55,023 images from 7 modalities and 26 anatomical structures. Extensive experiments show that IFE can improve the performance of classic segmentation networks across different anatomies and modalities with only slight modifications. Code is available at https://github.com/yezi-66/IFE
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークは、様々な形態の解剖学的構造のdmis(dichotomous medical image segmentation)に広く応用され、有望な性能を達成している。 しかし、既存のネットワークは、正確性を改善するためにタスク固有の重い複雑な設計に苦しむ傾向がある。 彼らは、どの機能チャネルがセグメンテーションにとってより有益なものかをほとんど指示しなかったので、これらのセグメンテーションモデルの性能と普遍性が妨げられているのかもしれない。 本研究では,テクスチャの豊富な特徴チャネルを適応的に選択し,局所的な曲率やグローバル情報エントロピー基準に基づく特徴の識別性を高めるための指導的特徴拡張手法ifeを提案する。 IFEは、プラグ・アンド・プレイであり、多様なDMISタスクに適用できるため、曖昧で困難な境界識別において特に重要であり、シンプルさ、普遍性、そしてある種の解釈可能性を達成するために、テクスチャに富んだ機能に焦点を合わせることを奨励している。 提案したIFEを評価するために,7つのモダリティと26の解剖学的構造から55,023個の画像を含む,最初の大規模DMISデータセットCosmos55kを構築した。 大規模な実験により、IFEは様々な解剖学とモダリティにわたる古典的セグメンテーションネットワークの性能をわずかに修正するだけで改善できることが示された。 コードはhttps://github.com/yezi-66/IFEで入手できる。

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