論文の概要: All Attention U-NET for Semantic Segmentation of Intracranial
Hemorrhages In Head CT Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10483v1
- Date: Sat, 16 Dec 2023 15:23:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 16:18:19.160841
- Title: All Attention U-NET for Semantic Segmentation of Intracranial
Hemorrhages In Head CT Images
- Title(参考訳): 頭部CT画像における頭蓋内出血のセマンティック・セグメンテーションのための全注意U-NET
- Authors: Chia Shuo Chang, Tian Sheuan Chang, Jiun Lin Yan, Li Ko
- Abstract要約: U-Netエンコーダ側のチャネルアテンションを使用して、クラス固有の特徴抽出を強化し、U-Netデコーダ側のスペースとチャネルアテンションを使用して、より正確な形状抽出と型分類を行う。
シミュレーションの結果、ベースライン、ResNet50 + U-Netに比べて31.8%改善され、注意の少ない場合よりもパフォーマンスが向上した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0446885880295559
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Intracranial hemorrhages in head CT scans serve as a first line tool to help
specialists diagnose different types. However, their types have diverse shapes
in the same type but similar confusing shape, size and location between types.
To solve this problem, this paper proposes an all attention U-Net. It uses
channel attentions in the U-Net encoder side to enhance class specific feature
extraction, and space and channel attentions in the U-Net decoder side for more
accurate shape extraction and type classification. The simulation results show
up to a 31.8\% improvement compared to baseline, ResNet50 + U-Net, and better
performance than in cases with limited attention.
- Abstract(参考訳): 頭部CTスキャンの頭蓋内出血は、専門医が様々な種類の診断を行うのに役立つ最初のツールである。
しかし、同種の形状は様々であるが、同種の形状、大きさ、位置は類似している。
この問題を解決するため,本論文ではall attention u-netを提案する。
u-netエンコーダ側のチャネルアテンションを使用してクラス固有の特徴抽出を強化し、u-netデコーダ側のスペースとチャネルアテンションによりより正確な形状抽出と型分類を行う。
シミュレーションの結果、ベースライン、ResNet50 + U-Netに比べて31.8\%改善され、注意の少ない場合よりもパフォーマンスが向上した。
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