Fugu-MT 論文翻訳(概要): MS-UNet-v2: Adaptive Denoising Method and Training Strategy for Medical Image Segmentation with Small Training Data

論文の概要: MS-UNet-v2: Adaptive Denoising Method and Training Strategy for Medical Image Segmentation with Small Training Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03686v1
Date: Thu, 7 Sep 2023 13:00:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-08 12:56:40.533618
Title: MS-UNet-v2: Adaptive Denoising Method and Training Strategy for Medical Image Segmentation with Small Training Data
Title（参考訳）: MS-UNet-v2:小さなトレーニングデータを用いた医用画像分割のための適応型Denoising法とトレーニング戦略
Authors: Haoyuan Chen, Yufei Han, Pin Xu, Yanyi Li, Kuan Li, Jianping Yin
Abstract要約: 本研究では,医用画像分割作業のための新しいU-NetモデルMS-UNetを提案する。提案したマルチスケールネストデコーダ構造により,デコーダとエンコーダの機能マッピングをセマンティックに近づけることができる。さらに,MS-UNetのセグメンテーション性能を効果的に向上するだけでなく,他のモデルにも個別に適用できる新しいエッジロスとプラグアンドプレイ細調整モジュールを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.228264498986295
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Models based on U-like structures have improved the performance of medical image segmentation. However, the single-layer decoder structure of U-Net is too "thin" to exploit enough information, resulting in large semantic differences between the encoder and decoder parts. Things get worse if the number of training sets of data is not sufficiently large, which is common in medical image processing tasks where annotated data are more difficult to obtain than other tasks. Based on this observation, we propose a novel U-Net model named MS-UNet for the medical image segmentation task in this study. Instead of the single-layer U-Net decoder structure used in Swin-UNet and TransUnet, we specifically design a multi-scale nested decoder based on the Swin Transformer for U-Net. The proposed multi-scale nested decoder structure allows the feature mapping between the decoder and encoder to be semantically closer, thus enabling the network to learn more detailed features. In addition, we propose a novel edge loss and a plug-and-play fine-tuning Denoising module, which not only effectively improves the segmentation performance of MS-UNet, but could also be applied to other models individually. Experimental results show that MS-UNet could effectively improve the network performance with more efficient feature learning capability and exhibit more advanced performance, especially in the extreme case with a small amount of training data, and the proposed Edge loss and Denoising module could significantly enhance the segmentation performance of MS-UNet.
Abstract（参考訳）: U-like構造に基づくモデルにより,医用画像分割の性能が向上した。しかし、U-Netの単一層デコーダ構造は、十分な情報を利用するには「薄すぎる」ため、エンコーダとデコーダ部分のセマンティックな違いが大きい。注釈付きデータの取得が他のタスクよりも難しい医療画像処理タスクでは、トレーニングセットの数が十分に大きくない場合、事態は悪化する。そこで本研究では,医用画像分割作業のための新しいU-NetモデルMS-UNetを提案する。 Swin-UNet と TransUnet で使用されるシングルレイヤのU-Netデコーダ構造の代わりに,U-Net 用の Swin Transformer に基づくマルチスケールネスト型デコーダを設計する。提案したマルチスケールのネスト型デコーダ構造により,デコーダとエンコーダの機能マッピングがセマンティックに近づき,ネットワークはより詳細な機能を学ぶことができる。さらに,MS-UNetのセグメンテーション性能を効果的に向上するだけでなく,他のモデルにも個別に適用できる新しいエッジロスとプラグアンドプレイ細調整モジュールを提案する。実験結果から,MS-UNetはより効率的な特徴学習能力でネットワーク性能を効果的に向上し,特に訓練データが少ない極端な場合において,より高度な性能を示すことが示され,提案したエッジロス・デノナイジングモジュールは,MS-UNetのセグメンテーション性能を大幅に向上させることができた。

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