論文の概要: Dynamic Snake Convolution based on Topological Geometric Constraints for Tubular Structure Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08388v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 10:55:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 13:57:18.215946
• Title: Dynamic Snake Convolution based on Topological Geometric Constraints for Tubular Structure Segmentation
• Title（参考訳）: 管状構造分割の位相幾何学的制約に基づく動的蛇畳み込み
• Authors: Yaolei Qi and Yuting He and Xiaoming Qi and Yuan Zhang and Guanyu Yang
• Abstract要約: 我々はこの知識を用いてDSCNetを誘導し、特徴抽出、特徴融合、損失制約という3つの段階の認識を同時に強化する。 2Dおよび3Dデータセットの実験により、DSCNetは管状構造セグメンテーションタスクにおいて、いくつかの手法と比較して精度と連続性が高いことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.77700793016451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate segmentation of topological tubular structures, such as blood vessels and roads, is crucial in various fields, ensuring accuracy and efficiency in downstream tasks. However, many factors complicate the task, including thin local structures and variable global morphologies. In this work, we note the specificity of tubular structures and use this knowledge to guide our DSCNet to simultaneously enhance perception in three stages: feature extraction, feature fusion, and loss constraint. First, we propose a dynamic snake convolution to accurately capture the features of tubular structures by adaptively focusing on slender and tortuous local structures. Subsequently, we propose a multi-view feature fusion strategy to complement the attention to features from multiple perspectives during feature fusion, ensuring the retention of important information from different global morphologies. Finally, a continuity constraint loss function, based on persistent homology, is proposed to constrain the topological continuity of the segmentation better. Experiments on 2D and 3D datasets show that our DSCNet provides better accuracy and continuity on the tubular structure segmentation task compared with several methods. Our codes will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 血管や道路などのトポロジカルな管状構造の正確なセグメンテーションは様々な分野において重要であり、下流の作業において精度と効率を確保する。 しかし、細い局所構造や可変大域形態を含む多くの要因がこのタスクを複雑にしている。 本稿では、管状構造の特異性に注目し、この知識を用いてDSCNetを誘導し、特徴抽出、特徴融合、損失制約の3段階における認識を同時に増強する。 まず,細長い局所構造に適応的に焦点を合わせ,管状構造の特徴を正確に把握するダイナミックスネーク畳み込みを提案する。 次に,複数の視点から機能への注目を補完する多視点特徴融合戦略を提案し,異なるグローバル形態から重要な情報を保持できるようにする。 最後に、持続的ホモロジーに基づく連続性制約損失関数を提案し、セグメンテーションの位相的連続性をよりよく制約する。 2次元および3次元データセットを用いた実験により,dscnetは複数の手法と比較して管状構造分割タスクの精度と連続性が向上することを示した。 私たちのコードは公開されます。

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