論文の概要: MS-Twins: Multi-Scale Deep Self-Attention Networks for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07128v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 10:04:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 16:37:01.590070
• Title: MS-Twins: Multi-Scale Deep Self-Attention Networks for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: MS-Twins:医療画像セグメンテーションのためのマルチスケールディープセルフアテンションネットワーク
• Authors: Jing Xu
• Abstract要約: 本稿では,自己意識と畳み込みの結合を考慮した強力なセグメンテーションモデルであるMS-Twinsを提案する。 MS-Twins は、Synapse と ACDC という2つの一般的なデータ集合の変換器に基づいて、以前の手法を大幅に進歩させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.6467547151592505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although transformer is preferred in natural language processing, few studies have applied it in the field of medical imaging. For its long-term dependency, the transformer is expected to contribute to unconventional convolution neural net conquer their inherent spatial induction bias. The lately suggested transformer-based partition method only uses the transformer as an auxiliary module to help encode the global context into a convolutional representation. There is hardly any study about how to optimum bond self-attention (the kernel of transformers) with convolution. To solve the problem, the article proposes MS-Twins (Multi-Scale Twins), which is a powerful segmentation model on account of the bond of self-attention and convolution. MS-Twins can better capture semantic and fine-grained information by combining different scales and cascading features. Compared with the existing network structure, MS-Twins has made significant progress on the previous method based on the transformer of two in common use data sets, Synapse and ACDC. In particular, the performance of MS-Twins on Synapse is 8% higher than SwinUNet. Even compared with nnUNet, the best entirely convoluted medical image segmentation network, the performance of MS-Twins on Synapse and ACDC still has a bit advantage.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは自然言語処理に好まれるが、医療画像の分野で応用される研究はほとんどない。 長期的な依存のため、トランスフォーマーは、その固有の空間的誘導バイアスを克服する非コンボリューション畳み込みニューラルネットワークに寄与することが期待されている。 最近提案されたtransformerベースのパーティショニング手法は、グローバルコンテキストを畳み込み表現にエンコードするために、transformerを補助モジュールとしてのみ使用する。 畳み込みを伴う結合自己結合(トランスフォーマーの核)の最適化方法についての研究はほとんどない。 そこで本論文では,MS-Twins(Multi-Scale Twins)を提案する。 MS-Twinsは、さまざまなスケールとカスケード機能を組み合わせることで、セマンティックおよびきめ細かい情報をよりよくキャプチャできる。 既存のネットワーク構造と比較すると、MS-TwinsはSynapseとACDCという2つの一般的なデータ集合の変換器に基づいて、従来の手法に大きな進歩を遂げている。 特に、SynapseにおけるMS-TwinsのパフォーマンスはSwinUNetよりも8%高い。 Synapse と ACDC での MS-Twins のパフォーマンスは,完全に複雑な医療画像セグメンテーションネットワークである nnUNet と比較しても,まだ多少の利点がある。

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