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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07128v3
• Date: Fri, 9 Aug 2024 01:35:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 20:40:55.675271
• 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: マルチスケールアテンションネットワークに基づく新しいマルチラベル胸部画像分類手法を提案する。 このスキームでは、マルチスケール情報を反復的に融合させ、病気の確率の高い地域に集中させ、データからより有意義な情報を効果的にマイニングする。 また、視覚知覚の合理性と多ラベル画像分類の性能を向上させるために、新たな損失関数を設計した。
• 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: Chest X-ray is one of the most common radiological examination types for the diagnosis of chest diseases. Nowadays, the automatic classification technology of radiological images has been widely used in clinical diagnosis and treatment plans. However, each disease has its own different response characteristic receptive field region, which is the main challenge for chest disease classification tasks. Besides, the imbalance of sample data categories further increases the difficulty of tasks. To solve these problems, we propose a new multi-label chest disease image classification scheme based on a multi-scale attention network. In this scheme, multi-scale information is iteratively fused to focus on regions with a high probability of disease, to effectively mine more meaningful information from data, and the classification performance can be improved only by image level annotation. We also designed a new loss function to improve the rationality of visual perception and the performance of multi-label image classification by forcing the consistency of attention regions before and after image transformation. A comprehensive experiment was carried out on the public Chest X-Ray14 and CheXpert datasets to achieve state of the art results, which verified the effectiveness of this method in chest X-ray image classification.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線は胸部疾患の診断において最も一般的な放射線検査の1つである。 近年,放射線画像の自動分類技術が臨床診断や治療計画に広く利用されている。 しかし,各疾患にはそれぞれ異なる応答性受容野があり,胸部疾患分類の課題となっている。 さらに、サンプルデータカテゴリの不均衡は、タスクの難易度をさらに高める。 これらの問題を解決するために,マルチスケールアテンションネットワークに基づく新しいマルチラベル胸部画像分類手法を提案する。 このスキームでは、マルチスケール情報を反復的に融合して、病気の確率の高い地域に集中し、データからより有意義な情報を効果的にマイニングし、分類性能を画像レベルのアノテーションによって改善することができる。 また、画像変換前後の注意領域の整合性を強制することで、視覚知覚の合理性と多ラベル画像分類の性能を向上させるために、新たな損失関数を設計した。 胸部X線画像分類におけるこの手法の有効性を検証するため,公共のChest X-Ray14およびCheXpertデータセットを用いて総合的な実験を行った。

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