論文の概要: ViG-UNet: Vision Graph Neural Networks for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04905v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 03:17:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 16:34:20.567941
• Title: ViG-UNet: Vision Graph Neural Networks for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: ViG-UNet:医療画像分割のためのビジョングラフニューラルネットワーク
• Authors: Juntao Jiang, Xiyu Chen, Guanzhong Tian and Yong Liu
• Abstract要約: 本稿では、エンコーダ、デコーダ、ボトルネック、スキップ接続を備えたグラフニューラルネットワークに基づくU字型アーキテクチャを提案する。 ISIC 2016 と ISIC 2017 と Kvasir-SEG のデータセットによる実験結果から,提案したアーキテクチャは,既存の古典的かつ最先端のU字型ネットワークよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.802846775068384
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep neural networks have been widely used in medical image analysis and medical image segmentation is one of the most important tasks. U-shaped neural networks with encoder-decoder are prevailing and have succeeded greatly in various segmentation tasks. While CNNs treat an image as a grid of pixels in Euclidean space and Transformers recognize an image as a sequence of patches, graph-based representation is more generalized and can construct connections for each part of an image. In this paper, we propose a novel ViG-UNet, a graph neural network-based U-shaped architecture with the encoder, the decoder, the bottleneck, and skip connections. The downsampling and upsampling modules are also carefully designed. The experimental results on ISIC 2016, ISIC 2017 and Kvasir-SEG datasets demonstrate that our proposed architecture outperforms most existing classic and state-of-the-art U-shaped networks.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークは医用画像解析に広く使われており、医用画像分割は最も重要な課題の1つである。 エンコーダデコーダを備えたU字型ニューラルネットワークが普及しており、様々なセグメンテーションタスクで大きく成功している。 cnnは画像をユークリッド空間の画素のグリッドとして扱い、トランスフォーマーは画像をパッチのシーケンスとして認識するが、グラフベースの表現はより一般化され、画像の各部分の接続を構築することができる。 本稿では、エンコーダ、デコーダ、ボトルネック、スキップ接続を備えたグラフニューラルネットワークに基づくU字型アーキテクチャであるViG-UNetを提案する。 ダウンサンプリングとアップサンプリングモジュールも慎重に設計されている。 ISIC 2016 と ISIC 2017 と Kvasir-SEG のデータセットによる実験結果から,提案したアーキテクチャが既存のU字型ネットワークよりも優れていることが示された。

関連論文リスト

• GKGNet: Group K-Nearest Neighbor based Graph Convolutional Network for Multi-Label Image Recognition [37.02054260449195]
  マルチラベル画像認識(Multi-Label Image Recognition, MLIR)は、1つの画像で複数のオブジェクトラベルを予測することを目的とした課題である。 我々は、最初の完全グラフ畳み込みモデル、グループK-アネレスト近傍グラフ畳み込みネットワーク(GKGNet)を提示する。 実験により,GKGNetは計算コストを大幅に削減し,最先端の性能を実現することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-28T07:50:04Z)
• ViGU: Vision GNN U-Net for Fast MRI [1.523157765626545]
  Vision GNN U-Net (ViGU) と呼ばれる高速MRIのための新しいビジョンGNN型ネットワークを提案する。 対称エンコーダとデコーダパスのグラフブロックを用いてU字型ネットワークを開発する。 数値的および視覚的な実験を通して、提案したViGUとGANの変種が既存のCNNおよびGANベースの手法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T12:51:57Z)
• HistoSeg : Quick attention with multi-loss function for multi-structure segmentation in digital histology images [0.696194614504832]
  医療画像のセグメンテーションは、コンピュータ支援による診断、手術、治療を支援する。 一般化デコーダネットワーク,クイックアテンションモジュール,マルチロス関数を提案する。 医用画像セグメンテーション用データセットであるMoNuSegとGlaSにおいて,提案するネットワークの有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T21:10:00Z)
• Vision GNN: An Image is Worth Graph of Nodes [49.3335689216822]
  本稿では,画像をグラフ構造として表現し,視覚タスクのためのグラフレベルの特徴を抽出するビジョンGNN(ViG)アーキテクチャを提案する。 画像のグラフ表現に基づいて、すべてのノード間で情報を変換、交換するViGモデルを構築します。 画像認識および物体検出タスクに関する大規模な実験は、我々のViGアーキテクチャの優位性を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-01T07:01:04Z)
• Two-Stream Graph Convolutional Network for Intra-oral Scanner Image Segmentation [133.02190910009384]
  本稿では,2ストリームグラフ畳み込みネットワーク(TSGCN)を提案する。 TSGCNは3次元歯(表面)セグメンテーションにおいて最先端の方法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T10:41:09Z)
• Improving anatomical plausibility in medical image segmentation via hybrid graph neural networks: applications to chest x-ray analysis [3.3382651833270587]
  我々は、画像特徴符号化とグラフ畳み込みニューラルネットワーク(GCNN)の標準畳み込みを利用して、解剖学的構造の可塑性表現を復号するエンコーダデコーダニューラルアーキテクチャであるHybridGNetを紹介する。 新たなイメージ・ツー・グラフ・スキップ接続層により、標準的な畳み込みブロックからGCNNブロックへローカライズされた機能が流れ、セグメンテーションの精度が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-21T13:37:23Z)
• Hybrid graph convolutional neural networks for landmark-based anatomical segmentation [3.2513239513964978]
  HybridGNetは、画像特徴符号化のための標準畳み込みを組み合わせたエンコーダ-デコーダニューラルアーキテクチャである。 ピクセルレベルのアノテーションからランドマークベースのセグメンテーションを構築するために使用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-17T22:04:44Z)
• Swin-Unet: Unet-like Pure Transformer for Medical Image Segmentation [63.46694853953092]
  Swin-Unetは、医用画像セグメンテーション用のUnetライクなトランスフォーマーである。 トークン化されたイメージパッチは、TransformerベースのU字型デコーダデコーダアーキテクチャに供給される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-12T09:30:26Z)
• Medical Transformer: Gated Axial-Attention for Medical Image Segmentation [73.98974074534497]
  医用画像分割タスクにおけるトランスフォーマティブネットワークアーキテクチャの利用可能性について検討する。 セルフアテンションモジュールに追加の制御機構を導入することで,既存のアーキテクチャを拡張するGated Axial-Attentionモデルを提案する。 医療画像上で効果的にモデルを訓練するために,さらにパフォーマンスを向上させる局所的グローバルトレーニング戦略 (logo) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-21T18:35:14Z)
• TransUNet: Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation [78.01570371790669]
  医用画像のセグメンテーションは医療システムの開発に必須の前提条件である。 様々な医療画像セグメンテーションタスクにおいて、U-Netとして知られるu字型アーキテクチャがデファクトスタンダードとなっている。 医用画像セグメンテーションの強力な代替手段として,トランスフォーマーとU-Netの両方を有効活用するTransUNetを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-08T16:10:50Z)
• Spatio-Temporal Inception Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition [126.51241919472356]
  我々はスケルトンに基づく行動認識のためのシンプルで高度にモジュール化されたグラフ畳み込みネットワークアーキテクチャを設計する。 ネットワークは,空間的および時間的経路から多粒度情報を集約するビルディングブロックを繰り返すことで構築される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-26T14:43:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。