論文の概要: Performance Analysis of UNet and Variants for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13013v1
• Date: Fri, 22 Sep 2023 17:20:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 13:39:46.933600
• Title: Performance Analysis of UNet and Variants for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像分割のためのunetおよび変種の性能解析
• Authors: Walid Ehab and Yongmin Li
• Abstract要約: 本研究の目的は,深層学習モデル,特にUNetアーキテクチャとその変種に着目した医用画像セグメンテーションの応用を検討することである。 その結果,深層ネットワーク層で拡張された標準UNetは,有能な医用画像セグメンテーションモデルであることが判明した。 Res-UNetとAttention Res-UNetアーキテクチャは、特に細かな画像の詳細を扱う際に、よりスムーズな収束と優れたパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5410557873153836
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Medical imaging plays a crucial role in modern healthcare by providing non-invasive visualisation of internal structures and abnormalities, enabling early disease detection, accurate diagnosis, and treatment planning. This study aims to explore the application of deep learning models, particularly focusing on the UNet architecture and its variants, in medical image segmentation. We seek to evaluate the performance of these models across various challenging medical image segmentation tasks, addressing issues such as image normalization, resizing, architecture choices, loss function design, and hyperparameter tuning. The findings reveal that the standard UNet, when extended with a deep network layer, is a proficient medical image segmentation model, while the Res-UNet and Attention Res-UNet architectures demonstrate smoother convergence and superior performance, particularly when handling fine image details. The study also addresses the challenge of high class imbalance through careful preprocessing and loss function definitions. We anticipate that the results of this study will provide useful insights for researchers seeking to apply these models to new medical imaging problems and offer guidance and best practices for their implementation.
• Abstract（参考訳）: 医療画像は、内部構造や異常を非侵襲的に可視化し、早期疾患の検出、正確な診断、治療計画を可能にすることで、現代医療において重要な役割を担っている。 本研究の目的は,深層学習モデル,特にUNetアーキテクチャとその変種に着目した医療画像セグメンテーションの応用を検討することである。 我々は,これらのモデルの性能を,画像正規化,再サイズ化,アーキテクチャの選択,損失関数設計,ハイパーパラメータチューニングといった課題に対処する,様々な課題のある医療画像セグメンテーションタスクで評価する。 以上の結果から, ディープネットワーク層を拡張した場合, 標準unetは熟練した医用画像セグメンテーションモデルであり, res-unet と attention res-unet アーキテクチャは, 特に詳細な画像詳細を扱う場合に, よりスムーズに収束し, 優れた性能を示す。 この研究は、注意深い前処理と損失関数定義によるハイクラス不均衡の課題にも対処している。 本研究の結果は,これらのモデルを新しい医用画像問題に適用し,その実施のためのガイダンスとベストプラクティスを提供する研究者に有用な洞察を与えるものと期待されている。

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