論文の概要: Polyper: Boundary Sensitive Polyp Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08735v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 08:27:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 23:37:05.173347
• Title: Polyper: Boundary Sensitive Polyp Segmentation
• Title（参考訳）: Polyper: 境界感性ポリープセグメンテーション
• Authors: Hao Shao, Yang Zhang, Qibin Hou
• Abstract要約: ポリープセグメンテーションのための新しいバウンダリセンシティブなフレームワークであるPolyperを提案する。 本手法は, インテリアポリープ領域の特徴を生かして, ぼやけた境界に対処する, 調味料を処方する臨床アプローチによるものである。 Polyperの有効性を評価するため、5つの公開可能な挑戦的データセットで実験を行い、それらすべてに対して最先端のパフォーマンスを受信する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.00049708774388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a new boundary sensitive framework for polyp segmentation, called Polyper. Our method is motivated by a clinical approach that seasoned medical practitioners often leverage the inherent features of interior polyp regions to tackle blurred boundaries.Inspired by this, we propose explicitly leveraging polyp regions to bolster the model's boundary discrimination capability while minimizing computation. Our approach first extracts boundary and polyp regions from the initial segmentation map through morphological operators. Then, we design the boundary sensitive attention that concentrates on augmenting the features near the boundary regions using the interior polyp regions's characteristics to generate good segmentation results. Our proposed method can be seamlessly integrated with classical encoder networks, like ResNet-50, MiT-B1, and Swin Transformer. To evaluate the effectiveness of Polyper, we conduct experiments on five publicly available challenging datasets, and receive state-of-the-art performance on all of them. Code is available at https://github.com/haoshao-nku/medical_seg.git.
• Abstract（参考訳）: ポリープセグメンテーションのための新しいバウンダリセンシティブなフレームワークであるPolyperを提案する。 本手法は, 内ポリープ領域に内在する特徴を生かしてぼやけた境界に対処し, モデルの境界識別能力を向上し, 計算の最小化を図りながら, ポリープ領域を明示的に活用することを目的としている。 まず,初期セグメンテーションマップから境界領域とポリプ領域をモルフォロジー演算子を通して抽出する。 次に,境界近傍の特徴の強化に焦点をあてた境界敏感な注意を内部ポリープ領域の特性を用いて設計し,良好なセグメンテーション結果を生成する。 提案手法は,resnet-50,mit-b1,swain transformerなどの従来のエンコーダネットワークとシームレスに統合できる。 Polyperの有効性を評価するため、5つの公開可能な挑戦的データセットで実験を行い、それらすべてに対して最先端のパフォーマンスを受信する。 コードはhttps://github.com/haoshao-nku/medical_seg.gitで入手できる。

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