論文の概要: Learnable Weight Initialization for Volumetric Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09320v2
• Date: Mon, 19 Jun 2023 19:33:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 00:46:45.405057
• Title: Learnable Weight Initialization for Volumetric Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 体積医用画像分割のための学習可能な重み初期化
• Authors: Shahina Kunhimon, Abdelrahman Shaker, Muzammal Naseer, Salman Khan, Fahad Shahbaz Khan
• Abstract要約: 本稿では,学習可能な重みに基づくハイブリッド医療画像セグメンテーション手法を提案する。 我々のアプローチはどんなハイブリッドモデルにも簡単に統合でき、外部のトレーニングデータを必要としない。 多臓器・肺がんセグメンテーションタスクの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.1807206010136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hybrid volumetric medical image segmentation models, combining the advantages of local convolution and global attention, have recently received considerable attention. While mainly focusing on architectural modifications, most existing hybrid approaches still use conventional data-independent weight initialization schemes which restrict their performance due to ignoring the inherent volumetric nature of the medical data. To address this issue, we propose a learnable weight initialization approach that utilizes the available medical training data to effectively learn the contextual and structural cues via the proposed self-supervised objectives. Our approach is easy to integrate into any hybrid model and requires no external training data. Experiments on multi-organ and lung cancer segmentation tasks demonstrate the effectiveness of our approach, leading to state-of-the-art segmentation performance. Our source code and models are available at: https://github.com/ShahinaKK/LWI-VMS.
• Abstract（参考訳）: 局所畳み込みとグローバルな注意の利点を組み合わせたハイブリッド容積医用画像セグメンテーションモデルが最近注目されている。 主にアーキテクチャの変更に重点を置いているが、既存のほとんどのハイブリッドアプローチでは、医療データの本質的な容積性を無視して性能を制限する従来のデータ非依存の重み初期化スキームが使用されている。 そこで本研究では, 利用可能な医療訓練データを用いて, 提案する自己監督目標を用いて, 文脈的および構造的手がかりを効果的に学習する, 学習可能な重み初期化手法を提案する。 我々のアプローチはどんなハイブリッドモデルにも簡単に統合でき、外部のトレーニングデータを必要としない。 多臓器・肺癌セグメンテーションタスクの実験は、我々のアプローチの有効性を示し、最先端セグメンテーション性能をもたらす。 ソースコードとモデルは、https://github.com/shahinakk/lwi-vmsで利用可能です。

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