論文の概要: FRS-Nets: Fourier Parameterized Rotation and Scale Equivariant Networks for Retinal Vessel Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15638v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 13:14:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 13:45:38.965739
• Title: FRS-Nets: Fourier Parameterized Rotation and Scale Equivariant Networks for Retinal Vessel Segmentation
• Title（参考訳）: FRS-Nets: 網膜血管セグメンテーションのためのフーリエパラメータ化回転とスケール同変ネットワーク
• Authors: Zihong Sun, Qi Xie and Deyu Meng
• Abstract要約: フーリエのパラメータ化と回転とスケーリングに等価な新しい畳み込み演算子 (FRS-Conv) を構築する。 対応するベースラインの13.9%のパラメータで、FRS-Netは最先端のパフォーマンスを達成した。 FRS-Netsの顕著な精度、一般化、臨床応用の可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.4653338610275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With translation equivariance, convolution neural networks (CNNs) have achieved great success in retinal vessel segmentation. However, some other symmetries of the vascular morphology are not characterized by CNNs, such as rotation and scale symmetries. To embed more equivariance into CNNs and achieve the accuracy requirement for retinal vessel segmentation, we construct a novel convolution operator (FRS-Conv), which is Fourier parameterized and equivariant to rotation and scaling. Specifically, we first adopt a new parameterization scheme, which enables convolutional filters to arbitrarily perform transformations with high accuracy. Secondly, we derive the formulations for the rotation and scale equivariant convolution mapping. Finally, we construct FRS-Conv following the proposed formulations and replace the traditional convolution filters in U-Net and Iter-Net with FRS-Conv (FRS-Nets). We faithfully reproduce all compared methods and conduct comprehensive experiments on three public datasets under both in-dataset and cross-dataset settings. With merely 13.9% parameters of corresponding baselines, FRS-Nets have achieved state-of-the-art performance and significantly outperform all compared methods. It demonstrates the remarkable accuracy, generalization, and clinical application potential of FRS-Nets.
• Abstract（参考訳）: 翻訳等価性により、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は網膜血管セグメンテーションにおいて大きな成功を収めた。 しかし、血管形態の他の対称性は、回転やスケール対称性のようなcnnによって特徴づけられていない。 さらに,CNNに等価性を組み込み,網膜血管セグメンテーションの精度要求を実現するために,フーリエのパラメータ化と回転とスケーリングに等価な新しい畳み込み演算子 (FRS-Conv) を構築した。 具体的には、畳み込みフィルタを任意に高精度に変換できる新しいパラメータ化方式を最初に採用する。 第二に、回転とスケール同変の畳み込み写像の定式化を導出する。 最後に、提案した定式化に従ってFRS-Convを構築し、U-NetとIter-Netの従来の畳み込みフィルタをFRS-Conv(FRS-Nets)に置き換える。 比較した手法をすべて忠実に再現し,データセット内およびデータセット横断設定の3つの公開データセットについて包括的な実験を行う。 対応するベースラインのパラメータが13.9%に過ぎず、FRS-Netは最先端のパフォーマンスを達成し、比較したすべてのメソッドを著しく上回っている。 FRS-Netsの顕著な精度、一般化、臨床応用の可能性を示す。

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