論文の概要: M3FPolypSegNet: Segmentation Network with Multi-frequency Feature Fusion for Polyp Localization in Colonoscopy Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05538v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 03:41:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 06:40:06.423317
• Title: M3FPolypSegNet: Segmentation Network with Multi-frequency Feature Fusion for Polyp Localization in Colonoscopy Images
• Title（参考訳）: m3f polypsegnet:マルチ周波数特徴融合による大腸内視鏡画像におけるポリープ局在のセグメンテーションネットワーク
• Authors: Ju-Hyeon Nam, Seo-Hyeong Park, Nur Suriza Syazwany, Yerim Jung, Yu-Han Im and Sang-Chul Lee
• Abstract要約: M3FPolypSegNet (M3FPolypSegNet) は、入力画像を低周波数成分/高周波数成分に分解する。 我々は3つの独立したマルチ周波数エンコーダを用いて、複数の入力画像を高次元の特徴空間にマッピングした。 我々は,4つのデコーダブロックで3つのマルチタスク学習(領域,エッジ,距離)を設計し,その領域の構造的特徴を学習した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.389360509566256
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Polyp segmentation is crucial for preventing colorectal cancer a common type of cancer. Deep learning has been used to segment polyps automatically, which reduces the risk of misdiagnosis. Localizing small polyps in colonoscopy images is challenging because of its complex characteristics, such as color, occlusion, and various shapes of polyps. To address this challenge, a novel frequency-based fully convolutional neural network, Multi-Frequency Feature Fusion Polyp Segmentation Network (M3FPolypSegNet) was proposed to decompose the input image into low/high/full-frequency components to use the characteristics of each component. We used three independent multi-frequency encoders to map multiple input images into a high-dimensional feature space. In the Frequency-ASPP Scalable Attention Module (F-ASPP SAM), ASPP was applied between each frequency component to preserve scale information. Subsequently, scalable attention was applied to emphasize polyp regions in a high-dimensional feature space. Finally, we designed three multi-task learning (i.e., region, edge, and distance) in four decoder blocks to learn the structural characteristics of the region. The proposed model outperformed various segmentation models with performance gains of 6.92% and 7.52% on average for all metrics on CVC-ClinicDB and BKAI-IGH-NeoPolyp, respectively.
• Abstract（参考訳）: ポリープセグメンテーションは大腸癌の一般的なタイプの癌の予防に不可欠である。 深層学習はポリープの自動分割に使われており、誤診のリスクを低減している。 大腸内視鏡画像における小ポリープの局在は,色,咬合,多彩なポリープの形状などの複雑な特徴から困難である。 この課題に対処するために、新しい周波数ベースの完全畳み込みニューラルネットワークであるM3FPolypSegNet(M3FPolypSegNet)が提案され、入力画像を低周波数/高周波数のコンポーネントに分解して各コンポーネントの特性を利用する。 複数の入力画像を高次元特徴空間にマッピングするために, 3つの独立なマルチ周波数エンコーダを用いた。 周波数-ASPPスケーラブルアテンションモジュール(F-ASPP SAM)では、各周波数成分間でASPPを適用してスケール情報を保存する。 その後、高次元特徴空間におけるポリプ領域の強調にスケーラブルな注意を向けた。 最後に、4つのデコーダブロックに3つのマルチタスク学習(すなわち、領域、エッジ、距離)を設計、その領域の構造特性を学習した。 提案モデルでは,CVC-ClinicDBとBKAI-IGH-NeoPolypでそれぞれ平均6.92%,7.52%の性能向上を示した。

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