論文の概要: LightBTSeg: A lightweight breast tumor segmentation model using ultrasound images via dual-path joint knowledge distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11086v1
• Date: Sat, 18 Nov 2023 14:25:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 12:32:32.394973
• Title: LightBTSeg: A lightweight breast tumor segmentation model using ultrasound images via dual-path joint knowledge distillation
• Title（参考訳）: LightBTSeg:デュアルパスジョイント知識蒸留による超音波画像を用いた軽量乳腺腫瘍分節モデル
• Authors: Hongjiang Guo, Shengwen Wang, Hao Dang, Kangle Xiao, Yaru Yang, Wenpei Liu, Tongtong Liu, Yiying Wan
• Abstract要約: 乳がんの軽度分節化のための二重パス共同知識蒸留フレームワークLightBTSegを提案する。 我々は、ボトルネックアーキテクチャを活用して、オリジナルの注意U-Netを再構築する。 そして、良性・悪性のカテゴリーの事前知識を用いて、二重経路連成知識蒸留を併用した教師ネットワークを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9355072302703609
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The accurate segmentation of breast tumors is an important prerequisite for lesion detection, which has significant clinical value for breast tumor research. The mainstream deep learning-based methods have achieved a breakthrough. However, these high-performance segmentation methods are formidable to implement in clinical scenarios since they always embrace high computation complexity, massive parameters, slow inference speed, and huge memory consumption. To tackle this problem, we propose LightBTSeg, a dual-path joint knowledge distillation framework, for lightweight breast tumor segmentation. Concretely, we design a double-teacher model to represent the fine-grained feature of breast ultrasound according to different semantic feature realignments of benign and malignant breast tumors. Specifically, we leverage the bottleneck architecture to reconstruct the original Attention U-Net. It is regarded as a lightweight student model named Simplified U-Net. Then, the prior knowledge of benign and malignant categories is utilized to design the teacher network combined dual-path joint knowledge distillation, which distills the knowledge from cumbersome benign and malignant teachers to a lightweight student model. Extensive experiments conducted on breast ultrasound images (Dataset BUSI) and Breast Ultrasound Dataset B (Dataset B) datasets demonstrate that LightBTSeg outperforms various counterparts.
• Abstract（参考訳）: 乳腺腫瘍の正確なセグメンテーションは病変検出の必須条件であり,乳腺腫瘍研究において重要な臨床的意義を有する。 主流のディープラーニングベースの手法はブレークスルーを達成した。 しかし、これらの高性能セグメンテーション手法は、高い計算複雑性、巨大なパラメータ、遅い推論速度、巨大なメモリ消費を常に受け入れているため、臨床シナリオで実装することが難しい。 そこで本研究では, 乳がんの軽度分節化のための2経路共同知識蒸留フレームワークLightBTSegを提案する。 具体的には,良性乳腺腫瘍と悪性乳腺腫瘍の異なる意味的特徴により,乳房超音波の細粒度特徴を表すダブルティーチャーモデルを設計した。 具体的には、ボトルネックアーキテクチャを利用して、オリジナルの注意U-Netを再構築する。 Simplified U-Netと呼ばれる軽量の学生モデルと見なされている。 次に、良性・悪性のカテゴリーの事前知識を用いて、良性・悪性の教師から知識を抽出する二重経路共同知識蒸留を併用した教師ネットワークを軽量の学生モデルに設計する。 乳房超音波画像 (Dataset BUSI) と乳房超音波B (Dataset B) データセットを用いた大規模な実験により, LightBTSeg が様々な画像より優れていることが示された。

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