論文の概要: Multi-modal Medical Neurological Image Fusion using Wavelet Pooled Edge
Preserving Autoencoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11910v1
- Date: Wed, 18 Oct 2023 11:59:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-19 16:49:32.839984
- Title: Multi-modal Medical Neurological Image Fusion using Wavelet Pooled Edge
Preserving Autoencoder
- Title（参考訳）: wavelet pooled edge preservation autoencoderを用いたマルチモーダル医用神経画像融合
- Authors: Manisha Das, Deep Gupta, Petia Radeva, and Ashwini M Bakde
- Abstract要約: 本稿では,エッジ保存型高密度オートエンコーダネットワークに基づくマルチモーダル医用画像に対するエンドツーエンド非教師付き核融合モデルを提案する。
提案モデルでは,特徴マップのウェーブレット分解に基づくアテンションプールを用いて特徴抽出を改善する。
提案モデルでは,ソース画像の強度分布の把握を支援する様々な医用画像ペアを訓練する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3828292731430545
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Medical image fusion integrates the complementary diagnostic information of
the source image modalities for improved visualization and analysis of
underlying anomalies. Recently, deep learning-based models have excelled the
conventional fusion methods by executing feature extraction, feature selection,
and feature fusion tasks, simultaneously. However, most of the existing
convolutional neural network (CNN) architectures use conventional pooling or
strided convolutional strategies to downsample the feature maps. It causes the
blurring or loss of important diagnostic information and edge details available
in the source images and dilutes the efficacy of the feature extraction
process. Therefore, this paper presents an end-to-end unsupervised fusion model
for multimodal medical images based on an edge-preserving dense autoencoder
network. In the proposed model, feature extraction is improved by using wavelet
decomposition-based attention pooling of feature maps. This helps in preserving
the fine edge detail information present in both the source images and enhances
the visual perception of fused images. Further, the proposed model is trained
on a variety of medical image pairs which helps in capturing the intensity
distributions of the source images and preserves the diagnostic information
effectively. Substantial experiments are conducted which demonstrate that the
proposed method provides improved visual and quantitative results as compared
to the other state-of-the-art fusion methods.
- Abstract（参考訳）: 医用画像融合は、ソース画像の相補的な診断情報を統合し、基礎となる異常の可視化と解析を改善する。
近年, 深層学習に基づくモデルでは, 特徴抽出, 特徴選択, 特徴融合タスクを同時に実行することにより, 従来の融合手法に優れている。
しかしながら、既存の畳み込みニューラルネットワーク(cnn)アーキテクチャのほとんどは、機能マップをダウンサンプルするために、従来のプールあるいはストレート畳み込み戦略を使用している。
これにより、ソースイメージで利用可能な重要な診断情報やエッジ詳細のぼやけや失われが生じ、特徴抽出プロセスの有効性が損なわれる。
そこで本稿では,エッジ保存型高密度オートエンコーダネットワークに基づくマルチモーダル医用画像のエンドツーエンド非教師付き核融合モデルを提案する。
提案モデルでは,ウェーブレット分解に基づく特徴マップの注意プーリングを用いて特徴抽出を改善する。
これにより、ソース画像の両方に存在する細かいエッジ詳細情報が保存され、融合画像の視覚知覚が向上する。
さらに、提案モデルは、ソース画像の強度分布を捉えるのに役立ち、診断情報を効果的に保存する様々な医用画像ペアで訓練される。
提案法が他の最先端融合法と比較して視覚的および定量的な結果をもたらすことを実証する実験を行った。
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