論文の概要: Feature Enhancer Segmentation Network (FES-Net) for Vessel Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03535v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 07:46:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 13:57:24.699003
• Title: Feature Enhancer Segmentation Network (FES-Net) for Vessel Segmentation
• Title（参考訳）: 容器セグメンテーションのための特徴エンハンサーセグメンテーションネットワーク(FES-Net)
• Authors: Tariq M. Khan, Muhammad Arsalan, Shahzaib Iqbal, Imran Razzak, Erik Meijering
• Abstract要約: 本稿では,画像強調ステップを必要とせずに正確な画素分割を実現する機能拡張セグメンテーションネットワーク(FES-Net)を提案する。 FES-Netは入力画像を直接処理し、ダウンサンプリング中に4つのプロンプト畳み込みブロック(PCB)を利用する。 DRIVE, STARE, CHASE, HRFの4つの公開技術データセット上でのFES-Netの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.455350961592742
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diseases such as diabetic retinopathy and age-related macular degeneration pose a significant risk to vision, highlighting the importance of precise segmentation of retinal vessels for the tracking and diagnosis of progression. However, existing vessel segmentation methods that heavily rely on encoder-decoder structures struggle to capture contextual information about retinal vessel configurations, leading to challenges in reconciling semantic disparities between encoder and decoder features. To address this, we propose a novel feature enhancement segmentation network (FES-Net) that achieves accurate pixel-wise segmentation without requiring additional image enhancement steps. FES-Net directly processes the input image and utilizes four prompt convolutional blocks (PCBs) during downsampling, complemented by a shallow upsampling approach to generate a binary mask for each class. We evaluate the performance of FES-Net on four publicly available state-of-the-art datasets: DRIVE, STARE, CHASE, and HRF. The evaluation results clearly demonstrate the superior performance of FES-Net compared to other competitive approaches documented in the existing literature.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症や加齢黄斑変性などの疾患は視覚に重大なリスクをもたらし、進行の追跡と診断において網膜血管の正確な分割の重要性を強調している。 しかし、エンコーダ-デコーダ構造に大きく依存する既存の血管分割法は、網膜血管構成に関するコンテキスト情報をキャプチャするのに苦労しており、エンコーダとデコーダの機能間の意味的格差を解消する上での課題となっている。 そこで本研究では,画像強調ステップを必要とせず,正確な画素分割を実現する機能拡張セグメンテーションネットワーク(FES-Net)を提案する。 FES-Netは入力画像を直接処理し、ダウンサンプリング中に4つのプロンプト畳み込みブロック(PCB)を利用する。 DRIVE, STARE, CHASE, HRFの4つの公開技術データセット上でのFES-Netの性能を評価する。 評価結果は,既存の文献に記録されている他の競争的アプローチと比較して,FES-Netの優れた性能を示す。

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