論文の概要: FLDNet: A Foreground-Aware Network for Polyp Segmentation Leveraging
Long-Distance Dependencies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05987v1
- Date: Tue, 12 Sep 2023 06:32:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-13 14:09:36.635401
- Title: FLDNet: A Foreground-Aware Network for Polyp Segmentation Leveraging
Long-Distance Dependencies
- Title（参考訳）: FLDNet: 長距離依存を活用したポリプセグメンテーションのためのフォアグラウンドアウェアネットワーク
- Authors: Xuefeng Wei, Xuan Zhou
- Abstract要約: 本研究では,トランスフォーマーに基づくニューラルネットワークであるFLDNetを提案する。
提案手法であるFLDNetは, 一般的なデータセットの7つの指標を用いて評価し, 広く利用されている評価尺度の最先端手法よりも優れていることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7623838912231695
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Given the close association between colorectal cancer and polyps, the
diagnosis and identification of colorectal polyps play a critical role in the
detection and surgical intervention of colorectal cancer. In this context, the
automatic detection and segmentation of polyps from various colonoscopy images
has emerged as a significant problem that has attracted broad attention.
Current polyp segmentation techniques face several challenges: firstly, polyps
vary in size, texture, color, and pattern; secondly, the boundaries between
polyps and mucosa are usually blurred, existing studies have focused on
learning the local features of polyps while ignoring the long-range
dependencies of the features, and also ignoring the local context and global
contextual information of the combined features. To address these challenges,
we propose FLDNet (Foreground-Long-Distance Network), a Transformer-based
neural network that captures long-distance dependencies for accurate polyp
segmentation. Specifically, the proposed model consists of three main modules:
a pyramid-based Transformer encoder, a local context module, and a
foreground-Aware module. Multilevel features with long-distance dependency
information are first captured by the pyramid-based transformer encoder. On the
high-level features, the local context module obtains the local characteristics
related to the polyps by constructing different local context information. The
coarse map obtained by decoding the reconstructed highest-level features guides
the feature fusion process in the foreground-Aware module of the high-level
features to achieve foreground enhancement of the polyps. Our proposed method,
FLDNet, was evaluated using seven metrics on common datasets and demonstrated
superiority over state-of-the-art methods on widely-used evaluation measures.
- Abstract（参考訳）: 大腸癌とポリープの密接な関係を考えると,大腸ポリープの診断と同定は大腸癌の検出と外科的介入において重要な役割を担っている。
このような状況下では,様々な大腸内視鏡像からのポリープの自動検出とセグメンテーションが重要な問題として現れ,注目されている。
ポリープと粘膜の境界は通常曖昧であり、既存の研究では、ポリープの局所的な特徴を学習しながら、特徴の長距離的依存関係を無視し、また、局所的なコンテキストや、組み合わせた特徴のグローバルな文脈情報を無視している。
これらの課題に対処するために、トランスフォーマーベースのニューラルネットワークであるFLDNet(Foreground-Long-Distance Network)を提案する。
具体的には、ピラミッドベースのTransformerエンコーダ、ローカルコンテキストモジュール、フォアグラウンド・アウェアモジュールの3つの主要なモジュールで構成されている。
長距離依存情報を持つマルチレベル機能は、ピラミッドベースのトランスフォーマーエンコーダによって最初にキャプチャされる。
ハイレベルな特徴について、ローカルコンテキストモジュールは、異なるローカルコンテキスト情報を構築して、ポリプに関連するローカル特性を得る。
再構成された最高レベル特徴のデコードにより得られた粗い地図は、高レベル特徴のフォアグラウンドアウェアモジュールにおける特徴融合プロセスを導くことにより、ポリプのフォアグラウンド強化を実現する。
提案手法であるfldnetは,共通データセットの7つの指標を用いて評価し,広く用いられている評価尺度において最先端手法よりも優れていることを示した。
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