論文の概要: E2ENet: Dynamic Sparse Feature Fusion for Accurate and Efficient 3D Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04727v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 22:13:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 16:44:32.606477
• Title: E2ENet: Dynamic Sparse Feature Fusion for Accurate and Efficient 3D Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: E2ENet: 正確な3次元医用画像分割のためのダイナミックスパース機能融合
• Authors: Boqian Wu, Qiao Xiao, Shiwei Liu, Lu Yin, Mykola Pechenizkiy, Decebal Constantin Mocanu, Maurice Van Keulen and Elena Mocanu
• Abstract要約: E2ENet(Efficient to Efficient Network)と呼ばれる3次元医用画像分割モデルを提案する。 パラメトリックと計算効率の2つの設計が組み込まれている。 さまざまなリソース制約に対して、正確性と効率性のトレードオフを一貫して達成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.367368163120794
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep neural networks have evolved as the leading approach in 3D medical image segmentation due to their outstanding performance. However, the ever-increasing model size and computation cost of deep neural networks have become the primary barrier to deploying them on real-world resource-limited hardware. In pursuit of improving performance and efficiency, we propose a 3D medical image segmentation model, named Efficient to Efficient Network (E2ENet), incorporating two parametrically and computationally efficient designs. i. Dynamic sparse feature fusion (DSFF) mechanism: it adaptively learns to fuse informative multi-scale features while reducing redundancy. ii. Restricted depth-shift in 3D convolution: it leverages the 3D spatial information while keeping the model and computational complexity as 2D-based methods. We conduct extensive experiments on BTCV, AMOS-CT and Brain Tumor Segmentation Challenge, demonstrating that E2ENet consistently achieves a superior trade-off between accuracy and efficiency than prior arts across various resource constraints. E2ENet achieves comparable accuracy on the large-scale challenge AMOS-CT, while saving over 68\% parameter count and 29\% FLOPs in the inference phase, compared with the previous best-performing method. Our code has been made available at: https://github.com/boqian333/E2ENet-Medical.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、3D画像セグメンテーションの主要なアプローチとして進化してきた。 しかし、深層ニューラルネットワークのモデルサイズと計算コストの増大は、実世界のリソース制限されたハードウェアにそれらをデプロイするための主要な障壁となっている。 本稿では,2つのパラメトリックかつ計算効率の高い設計を組み込んだ3次元医用画像セグメンテーションモデルである efficient to efficient network (e2enet)を提案する。 私は... 動的スパース機能融合(DSFF: Dynamic Sparse Feature fusion)機構: 冗長性を低減しつつ情報的マルチスケール特徴の融合を適応的に学習する。 私は... 3次元畳み込みにおける制限された深さシフト: 2次元法としてモデルと計算複雑性を維持しながら、3次元空間情報を活用する。 我々はBTCV,AMOS-CT,Brain tumor Segmentation Challengeの広範な実験を行い,E2ENetは様々な資源制約にまたがる先行技術よりも精度と効率のトレードオフを一貫して達成していることを示した。 E2ENet は AMOS-CT の大規模課題に対して,68 % 以上のパラメータカウントと29 % FLOP を推論フェーズで保存し,精度を比較検討した。 私たちのコードは、https://github.com/boqian333/e2enet-medicalで利用可能です。

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