論文の概要: Spatiotemporal Modeling Encounters 3D Medical Image Analysis:
Slice-Shift UNet with Multi-View Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12853v1
- Date: Mon, 24 Jul 2023 14:53:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-25 13:51:06.184775
- Title: Spatiotemporal Modeling Encounters 3D Medical Image Analysis:
Slice-Shift UNet with Multi-View Fusion
- Title（参考訳）: 時空間モデリングによる医用画像解析:多視点融合によるスライスシフトUNet
- Authors: C. I. Ugwu, S. Casarin, O. Lanz
- Abstract要約: 本稿では,2次元CNNにおける3次元特徴をエンコードする2次元モデルSlice SHift UNetを提案する。
より正確にマルチビュー機能は、ボリュームの3次元平面に沿って2次元の畳み込みを実行することで協調的に学習される。
提案手法の有効性は,多モード腹部多臓器軸 (AMOS) と Cranial Vault (BTCV) データセットを越えたマルチアトラスラベリング (Multi-Atlas Labeling Beyond the Cranial Vault) で検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: As a fundamental part of computational healthcare, Computer Tomography (CT)
and Magnetic Resonance Imaging (MRI) provide volumetric data, making the
development of algorithms for 3D image analysis a necessity. Despite being
computationally cheap, 2D Convolutional Neural Networks can only extract
spatial information. In contrast, 3D CNNs can extract three-dimensional
features, but they have higher computational costs and latency, which is a
limitation for clinical practice that requires fast and efficient models.
Inspired by the field of video action recognition we propose a new 2D-based
model dubbed Slice SHift UNet (SSH-UNet) which encodes three-dimensional
features at 2D CNN's complexity. More precisely multi-view features are
collaboratively learned by performing 2D convolutions along the three
orthogonal planes of a volume and imposing a weights-sharing mechanism. The
third dimension, which is neglected by the 2D convolution, is reincorporated by
shifting a portion of the feature maps along the slices' axis. The
effectiveness of our approach is validated in Multi-Modality Abdominal
Multi-Organ Segmentation (AMOS) and Multi-Atlas Labeling Beyond the Cranial
Vault (BTCV) datasets, showing that SSH-UNet is more efficient while on par in
performance with state-of-the-art architectures.
- Abstract（参考訳）: 計算医療の基盤として、コンピュータ断層撮影(ct)と磁気共鳴イメージング(mri)は体積データを提供し、3次元画像解析のためのアルゴリズムの開発を必要としている。
計算コストが安いにもかかわらず、2D畳み込みニューラルネットワークは空間情報のみを抽出できる。
対照的に、3D CNNは3次元の特徴を抽出できるが、計算コストとレイテンシが高く、高速で効率的なモデルを必要とする臨床実践の限界である。
映像行動認識の分野に触発されて,2次元CNNの複雑さで3次元特徴を符号化するSlice SHift UNet(SSH-UNet)と呼ばれる新しい2Dモデルを提案する。
ボリュームの3つの直交平面に沿って2次元畳み込みを行い、重み共有機構を構成することにより、より正確にマルチビュー特徴を協調的に学習する。
3次元は2次元畳み込みによって無視され、スライスの軸に沿って特徴写像の一部をシフトすることで再結合される。
提案手法の有効性は,多モード腹部多臓器分割 (AMOS) とマルチアトラスラベル法 (BTCV) で検証され,SSH-UNet は最先端アーキテクチャと同等の性能を示した。
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