論文の概要: Full-resolution MLPs Empower Medical Dense Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16707v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 11:32:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 18:46:41.103136
• Title: Full-resolution MLPs Empower Medical Dense Prediction
• Title（参考訳）: フルレゾリューションMLPによる医用線量予測
• Authors: Mingyuan Meng, Yuxin Xue, Dagan Feng, Lei Bi, and Jinman Kim
• Abstract要約: 多層パーセプトロン(MLP)は、医療密度予測においてトランスフォーマーの優れた代替品である。 本フレームワークは,各種医療用高密度予測タスクの最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.195630893999203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Dense prediction is a fundamental requirement for many medical vision tasks such as medical image restoration, registration, and segmentation. The most popular vision model, Convolutional Neural Networks (CNNs), has reached bottlenecks due to the intrinsic locality of convolution operations. Recently, transformers have been widely adopted for dense prediction for their capability to capture long-range visual dependence. However, due to the high computational complexity and large memory consumption of self-attention operations, transformers are usually used at downsampled feature resolutions. Such usage cannot effectively leverage the tissue-level textural information available only at the full image resolution. This textural information is crucial for medical dense prediction as it can differentiate the subtle human anatomy in medical images. In this study, we hypothesize that Multi-layer Perceptrons (MLPs) are superior alternatives to transformers in medical dense prediction where tissue-level details dominate the performance, as MLPs enable long-range dependence at the full image resolution. To validate our hypothesis, we develop a full-resolution hierarchical MLP framework that uses MLPs beginning from the full image resolution. We evaluate this framework with various MLP blocks on a wide range of medical dense prediction tasks including restoration, registration, and segmentation. Extensive experiments on six public well-benchmarked datasets show that, by simply using MLPs at full resolution, our framework outperforms its CNN and transformer counterparts and achieves state-of-the-art performance on various medical dense prediction tasks.
• Abstract（参考訳）: デンス予測は、医用画像の復元、登録、セグメンテーションなどの多くの医療ビジョンタスクの基本的な要件である。 最も一般的なビジョンモデルである畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、畳み込み操作の固有の局所性のためにボトルネックに達している。 近年,変圧器は長距離視覚依存を捉える能力の高密度な予測に広く採用されている。 しかし、計算複雑性が高く、自己アテンション操作のメモリ消費が大きいため、トランスフォーマーは通常、ダウンサンプリングされた特徴解像度で使用される。 このような使用は、全解像度でのみ利用可能な組織レベルのテクスチャ情報を効果的に活用できない。 このテクスチャ情報は、医用画像の微妙な人間の解剖を区別できるため、医用密度予測に不可欠である。 本研究では,MLPがフル画像解像度での長距離依存を可能にするため,組織レベルの細部がパフォーマンスを左右する医療密度予測において,MLPはトランスフォーマーの代替として優れていると仮定する。 本仮説を検証するために,全画像解像度から MLP を利用する完全解像度階層型 MLP フレームワークを開発した。 この枠組みは, 修復, 登録, セグメンテーションを含む, 広範囲の医療用高密度予測タスクにおいて, 様々なMLPブロックを用いて評価する。 6つの公開ベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、MLPをフル解像度で使用するだけで、我々のフレームワークはCNNやトランスフォーマーよりも優れており、様々な医療密集予測タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現していることがわかった。

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