論文の概要: TransCC: Transformer Network for Coronary Artery CCTA Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04779v1
• Date: Sat, 7 Oct 2023 11:37:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 15:49:06.911676
• Title: TransCC: Transformer Network for Coronary Artery CCTA Segmentation
• Title（参考訳）: transcc:冠状動脈ccta分割のためのトランスフォーマーネットワーク
• Authors: Chenchu Xu, Meng Li, Xue Wu
• Abstract要約: CCTAセグメンテーションのためのトランスフォーマーと畳み込みニューラルネットワークを効果的に融合するディープラーニングフレームワークであるTransCCを提案する。 その結果,TransCCはセグメント化性能において既存の手法よりも優れており,平均Dice係数は0.730,平均IoUは0.582であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.048194443100838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The accurate segmentation of Coronary Computed Tomography Angiography (CCTA) images holds substantial clinical value for the early detection and treatment of Coronary Heart Disease (CHD). The Transformer, utilizing a self-attention mechanism, has demonstrated commendable performance in the realm of medical image processing. However, challenges persist in coronary segmentation tasks due to (1) the damage to target local structures caused by fixed-size image patch embedding, and (2) the critical role of both global and local features in medical image segmentation tasks.To address these challenges, we propose a deep learning framework, TransCC, that effectively amalgamates the Transformer and convolutional neural networks for CCTA segmentation. Firstly, we introduce a Feature Interaction Extraction (FIE) module designed to capture the characteristics of image patches, thereby circumventing the loss of semantic information inherent in the original method. Secondly, we devise a Multilayer Enhanced Perceptron (MEP) to augment attention to local information within spatial dimensions, serving as a complement to the self-attention mechanism. Experimental results indicate that TransCC outperforms existing methods in segmentation performance, boasting an average Dice coefficient of 0.730 and an average Intersection over Union (IoU) of 0.582. These results underscore the effectiveness of TransCC in CCTA image segmentation.
• Abstract（参考訳）: 冠動脈ct angiography (ccta) 画像の正確な分割は, 冠動脈疾患の早期発見および治療における臨床的有用性を有している。 この変圧器は、セルフアテンション機構を利用して、医療画像処理の分野では可愛らしい性能を示している。 しかし,(1)固定サイズの画像パッチ埋め込みによる局所的構造物の損傷,(2)医療画像分割課題におけるグローバルおよび局所的特徴の双方の重要役割などにより,冠状セグメンテーションの課題は継続し,これらの課題に対処するために,cctaセグメンテーションのためのトランスフォーマと畳み込みニューラルネットワークを効果的に融合するディープラーニングフレームワークであるtransccを提案する。 まず、画像パッチの特徴を捉え、元の手法に固有の意味情報の喪失を回避するために、特徴間相互作用抽出(FIE)モジュールを導入する。 第2に, 多層強化パーセプトロン(mep)を考案し, 空間的次元内の局所情報に対する注意を増強し, 自着機構を補完する役割を担っている。 実験の結果,transccは,平均サイクリング係数0.730,平均結合交点(iou)0.582を誇示し,従来のセグメンテーション性能よりも優れていた。 これらの結果はccta画像分割におけるtransccの有効性を強調する。

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