Fugu-MT 論文翻訳(概要): AME-CAM: Attentive Multiple-Exit CAM for Weakly Supervised Segmentation on MRI Brain Tumor

論文の概要: AME-CAM: Attentive Multiple-Exit CAM for Weakly Supervised Segmentation on MRI Brain Tumor

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14505v2
Date: Fri, 1 Dec 2023 14:29:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-04 18:33:42.752447
Title: AME-CAM: Attentive Multiple-Exit CAM for Weakly Supervised Segmentation on MRI Brain Tumor
Title（参考訳）: AME-CAM:MRI脳腫瘍における弱視差分節に対するattentive Multiple-Exit CAM
Authors: Yu-Jen Chen, Xinrong Hu, Yiyu Shi, Tsung-Yi Ho
Abstract要約: 本稿では,複数の解像度からアクティベーションマップを抽出し,階層的に集約し,予測精度を向上させる新しいCAM手法であるAME-CAMを提案する。提案手法をBraTS 2021データセット上で評価し,最先端の手法よりも優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.70840352243769
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Magnetic resonance imaging (MRI) is commonly used for brain tumor segmentation, which is critical for patient evaluation and treatment planning. To reduce the labor and expertise required for labeling, weakly-supervised semantic segmentation (WSSS) methods with class activation mapping (CAM) have been proposed. However, existing CAM methods suffer from low resolution due to strided convolution and pooling layers, resulting in inaccurate predictions. In this study, we propose a novel CAM method, Attentive Multiple-Exit CAM (AME-CAM), that extracts activation maps from multiple resolutions to hierarchically aggregate and improve prediction accuracy. We evaluate our method on the BraTS 2021 dataset and show that it outperforms state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: 磁気共鳴画像(MRI)は、一般的に脳腫瘍のセグメンテーションに使われ、患者の評価と治療計画に欠かせない。ラベル付けに必要な労力と専門知識を減らすために,クラスアクティベーションマッピング(cam)を用いたwsss(weakly supervised semantic segmentation)メソッドが提案されている。しかし、既存のCAM法は、強い畳み込みとプール層によって低分解能に悩まされ、不正確な予測をもたらす。本研究では,複数の解像度からアクティベーションマップを抽出し,階層的に集約し,予測精度を向上させる新しいCAM手法であるAME-CAMを提案する。提案手法をBraTS 2021データセット上で評価し,最先端の手法よりも優れていることを示す。

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