論文の概要: Chan-Vese Attention U-Net: An attention mechanism for robust
segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16098v1
- Date: Wed, 28 Jun 2023 11:00:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-29 14:34:54.554865
- Title: Chan-Vese Attention U-Net: An attention mechanism for robust
segmentation
- Title(参考訳): Chan-Vese Attention U-Net:ロバストセグメンテーションの注意機構
- Authors: Nicolas Makaroff and Laurent D. Cohen
- Abstract要約: 標準CNNアーキテクチャによって与えられるセグメンテーションマスクをより正確に制御するために,Chan-Veseエネルギー最小化を用いた新しいアテンションゲートを提案する。
本研究により,ニューラルネットワークが保持する空間情報を関心領域で観測し,二分節分割における競合結果を得ることができた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.159201285824689
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: When studying the results of a segmentation algorithm using convolutional
neural networks, one wonders about the reliability and consistency of the
results. This leads to questioning the possibility of using such an algorithm
in applications where there is little room for doubt. We propose in this paper
a new attention gate based on the use of Chan-Vese energy minimization to
control more precisely the segmentation masks given by a standard CNN
architecture such as the U-Net model. This mechanism allows to obtain a
constraint on the segmentation based on the resolution of a PDE. The study of
the results allows us to observe the spatial information retained by the neural
network on the region of interest and obtains competitive results on the binary
segmentation. We illustrate the efficiency of this approach for medical image
segmentation on a database of MRI brain images.
- Abstract(参考訳): 畳み込みニューラルネットワークを用いたセグメンテーションアルゴリズムの結果を研究するとき、結果の信頼性と一貫性について疑問を呈する。
このことは、疑わしい余地がほとんどないアプリケーションでそのようなアルゴリズムを使用する可能性に疑問を呈する。
本稿では,U-Netモデルのような標準CNNアーキテクチャによって与えられるセグメンテーションマスクをより正確に制御するために,Chan-Veseエネルギー最小化に基づく新しいアテンションゲートを提案する。
このメカニズムにより、pdeの解像度に基づいてセグメンテーションの制約を得ることができる。
本研究により,ニューラルネットワークが保持する空間情報を関心領域で観測し,二分節分割における競合結果を得ることができた。
mri脳画像データベース上での医用画像分割におけるこの手法の有効性について述べる。
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