論文の概要: IARS SegNet: Interpretable Attention Residual Skip connection SegNet for
melanoma segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20292v1
- Date: Tue, 31 Oct 2023 09:04:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 15:59:45.936903
- Title: IARS SegNet: Interpretable Attention Residual Skip connection SegNet for
melanoma segmentation
- Title（参考訳）: IARS SegNet: メラノーマセグメンテーションのための解釈可能なアテンション残差スキップ接続 SegNet
- Authors: Shankara Narayanan V, Sikha OK, Raul Benitez
- Abstract要約: IARS SegNetは、SegNetベースラインモデル上に構築された高度なセグメンテーションフレームワークである。
スキップ接続、残差畳み込み、グローバルアテンション機構は、臨床的に関係のある領域の重要性をアクセントする重要な役割を担っている。
この増強は重要な領域を強調し、理解を深め、メラノーマの診断においてより正確な皮膚病変の分節につながる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Skin lesion segmentation plays a crucial role in the computer-aided diagnosis
of melanoma. Deep Learning models have shown promise in accurately segmenting
skin lesions, but their widespread adoption in real-life clinical settings is
hindered by their inherent black-box nature. In domains as critical as
healthcare, interpretability is not merely a feature but a fundamental
requirement for model adoption. This paper proposes IARS SegNet an advanced
segmentation framework built upon the SegNet baseline model. Our approach
incorporates three critical components: Skip connections, residual
convolutions, and a global attention mechanism onto the baseline Segnet
architecture. These elements play a pivotal role in accentuating the
significance of clinically relevant regions, particularly the contours of skin
lesions. The inclusion of skip connections enhances the model's capacity to
learn intricate contour details, while the use of residual convolutions allows
for the construction of a deeper model while preserving essential image
features. The global attention mechanism further contributes by extracting
refined feature maps from each convolutional and deconvolutional block, thereby
elevating the model's interpretability. This enhancement highlights critical
regions, fosters better understanding, and leads to more accurate skin lesion
segmentation for melanoma diagnosis.
- Abstract（参考訳）: メラノーマの診断において皮膚病変の分節は重要な役割を担っている。
深層学習モデルは皮膚の病変を正確に分類する上で有望であるが、実際の臨床環境において広く採用されていることは、その固有のブラックボックスの性質によって妨げられている。
医療のように重要なドメインでは、解釈性は単なる機能ではなく、モデル導入の基本的な要件です。
本稿では,SegNetベースラインモデルに基づく高度なセグメンテーションフレームワークIARS SegNetを提案する。
提案手法には,スキー接続,残差畳み込み,セグネットアーキテクチャへのグローバルアテンション機構の3つの重要な要素が組み込まれている。
これらの要素は、臨床関連領域、特に皮膚病変の輪郭の重要性を強調する上で重要な役割を果たす。
スキップ接続が組み込まれれば、複雑な輪郭の詳細を学習する能力が向上する一方、残差畳み込みを用いることで、重要な画像の特徴を保持しながらより深いモデルを構築することができる。
グローバルアテンション機構は、各畳み込みブロックとデ畳み込みブロックから洗練された特徴マップを抽出し、モデルの解釈可能性を高めることによってさらに寄与する。
この強化は重要な領域を強調し、より理解を深め、メラノーマ診断のためのより正確な皮膚病変の分節につながる。
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