Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pubic Symphysis-Fetal Head Segmentation Using Pure Transformer with Bi-level Routing Attention

論文の概要: Pubic Symphysis-Fetal Head Segmentation Using Pure Transformer with Bi-level Routing Attention

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00289v3
Date: Thu, 14 Nov 2024 02:08:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-15 15:21:50.043514
Title: Pubic Symphysis-Fetal Head Segmentation Using Pure Transformer with Bi-level Routing Attention
Title（参考訳）: Bi-level Routing Attention を用いたPure Transformer を用いたPubic Symphysis-Fetal Head Segmentation
Authors: Pengzhou Cai, Lu Jiang, Yanxin Li, Libin Lan,
Abstract要約: BRAU-Net という手法を提案し, 両性交感神経と胎児の頭部の分節課題を解決する。 U-Netのような純粋なトランスフォーマーアーキテクチャを採用し、双方向のルーティングアテンションと接続をスキップすることで、ローカル・グローバルなセマンティック情報を効果的に学習する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.709399356217316
License:
Abstract: In this paper, we propose a method, named BRAU-Net, to solve the pubic symphysis-fetal head segmentation task. The method adopts a U-Net-like pure Transformer architecture with bi-level routing attention and skip connections, which effectively learns local-global semantic information. The proposed BRAU-Net was evaluated on transperineal Ultrasound images dataset from the pubic symphysis-fetal head segmentation and angle of progression (FH-PS-AOP) challenge. The results demonstrate that the proposed BRAU-Net achieves comparable a final score. The codes will be available at https://github.com/Caipengzhou/BRAU-Net.
Abstract（参考訳）: 本稿ではBRAU-Netという手法を提案する。 U-Netのような純粋なトランスフォーマーアーキテクチャを採用し、双方向のルーティングアテンションと接続をスキップすることで、ローカル・グローバルなセマンティック情報を効果的に学習する。 The proposed BRAU-Net was evaluation on transperineal Ultrasound image dataset from the pubic symphysis-fetal head segmentation and angle of progression (FH-PS-AOP) Challenge。その結果,提案したBRAU-Netは最終スコアに匹敵する結果を得た。コードはhttps://github.com/Caipengzhou/BRAU-Net.comで入手できる。

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