論文の概要: GAEI-UNet: Global Attention and Elastic Interaction U-Net for Vessel
Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08345v3
- Date: Wed, 23 Aug 2023 01:10:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-24 11:14:51.835488
- Title: GAEI-UNet: Global Attention and Elastic Interaction U-Net for Vessel
Image Segmentation
- Title（参考訳）: GAEI-UNet: 容器画像セグメンテーションのためのグローバルアテンションと弾性相互作用U-Net
- Authors: Ruiqiang Xiao, Zhuoyue Wan
- Abstract要約: 血管画像のセグメンテーションは、血管疾患の早期発見と治療を支援する医療診断において重要な役割を担っている。
本稿では,グローバルアテンションと弾性相互作用に基づく手法を組み合わせた新しいモデルGAEI-UNetを提案する。
ターゲット形状と予測形状のずれによって生じる力を捕捉することにより,本モデルでは,容器ネットワークの正確なトポロジを効果的に学習する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Vessel image segmentation plays a pivotal role in medical diagnostics, aiding
in the early detection and treatment of vascular diseases. While segmentation
based on deep learning has shown promising results, effectively segmenting
small structures and maintaining connectivity between them remains challenging.
To address these limitations, we propose GAEI-UNet, a novel model that combines
global attention and elastic interaction-based techniques. GAEI-UNet leverages
global spatial and channel context information to enhance high-level semantic
understanding within the U-Net architecture, enabling precise segmentation of
small vessels. Additionally, we adopt an elastic interaction-based loss
function to improve connectivity among these fine structures. By capturing the
forces generated by misalignment between target and predicted shapes, our model
effectively learns to preserve the correct topology of vessel networks.
Evaluation on retinal vessel dataset -- DRIVE demonstrates the superior
performance of GAEI-UNet in terms of SE and connectivity of small structures,
without significantly increasing computational complexity. This research aims
to advance the field of vessel image segmentation, providing more accurate and
reliable diagnostic tools for the medical community. The implementation code is
available on Code.
- Abstract（参考訳）: 血管イメージセグメンテーションは、血管疾患の早期発見と治療を支援する医療診断において重要な役割を担っている。
ディープラーニングに基づくセグメンテーションは有望な結果を示しているが、小さな構造を効果的にセグメンテーションし、相互接続を維持することは依然として難しい。
これらの制約に対処するため,グローバルアテンションと弾性相互作用に基づく手法を組み合わせた新しいモデルGAEI-UNetを提案する。
GAEI-UNetは、グローバル空間およびチャネルコンテキスト情報を活用して、U-Netアーキテクチャ内の高レベルなセマンティック理解を強化し、小型船舶の正確なセグメンテーションを可能にする。
さらに,これらの微細構造間の接続性を改善するために,弾性的相互作用に基づく損失関数を採用する。
ターゲット形状と予測形状のずれによって生じる力を捕捉することにより,本モデルでは,容器ネットワークの正確なトポロジを効果的に学習する。
網膜血管データセットの評価 -- DRIVEは、SEと小さな構造の接続性の観点からGAEI-UNetの優れたパフォーマンスを示すが、計算の複雑さは著しく増大しない。
本研究は, 血管イメージセグメンテーションの分野を進展させ, より正確で信頼性の高い診断ツールを提供することを目的とする。
実装コードはコードで利用可能である。
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