論文の概要: ESDMR-Net: A Lightweight Network With Expand-Squeeze and Dual Multiscale
Residual Connections for Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10585v1
- Date: Sun, 17 Dec 2023 02:15:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-19 15:43:51.891287
- Title: ESDMR-Net: A Lightweight Network With Expand-Squeeze and Dual Multiscale
Residual Connections for Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: ESDMR-Net:医療画像セグメンテーションのための拡張スクイーズとデュアルマルチスケール残差接続による軽量ネットワーク
- Authors: Tariq M Khan, Syed S. Naqvi, Erik Meijering
- Abstract要約: 本稿では,拡張型マルチスケール残差ネットワーク(ESDMR-Net)を提案する。
完全な畳み込みネットワークであり、モバイルデバイスのようなリソースに制約のあるコンピューティングハードウェアに適している。
5つの異なる応用例から7つのデータセットについて実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.921517156237902
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Segmentation is an important task in a wide range of computer vision
applications, including medical image analysis. Recent years have seen an
increase in the complexity of medical image segmentation approaches based on
sophisticated convolutional neural network architectures. This progress has led
to incremental enhancements in performance on widely recognised benchmark
datasets. However, most of the existing approaches are computationally
demanding, which limits their practical applicability. This paper presents an
expand-squeeze dual multiscale residual network (ESDMR-Net), which is a fully
convolutional network that is particularly well-suited for resource-constrained
computing hardware such as mobile devices. ESDMR-Net focuses on extracting
multiscale features, enabling the learning of contextual dependencies among
semantically distinct features. The ESDMR-Net architecture allows dual-stream
information flow within encoder-decoder pairs. The expansion operation
(depthwise separable convolution) makes all of the rich features with
multiscale information available to the squeeze operation (bottleneck layer),
which then extracts the necessary information for the segmentation task. The
Expand-Squeeze (ES) block helps the network pay more attention to
under-represented classes, which contributes to improved segmentation accuracy.
To enhance the flow of information across multiple resolutions or scales, we
integrated dual multiscale residual (DMR) blocks into the skip connection. This
integration enables the decoder to access features from various levels of
abstraction, ultimately resulting in more comprehensive feature
representations. We present experiments on seven datasets from five distinct
examples of applications. Our model achieved the best results despite having
significantly fewer trainable parameters, with a reduction of two or even three
orders of magnitude.
- Abstract（参考訳）: セグメンテーションは、医療画像分析を含む幅広いコンピュータビジョンアプリケーションにおいて重要なタスクである。
近年、複雑な畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャに基づく医用画像分割アプローチの複雑さが増大している。
この進歩は、広く認識されたベンチマークデータセットのパフォーマンスの段階的な向上につながった。
しかし、既存のアプローチのほとんどは計算上必要であり、実用的適用性は制限されている。
本稿では,モバイル機器などのリソース制約のある計算ハードウェアに適した,完全畳み込み型ネットワークである拡張スケーズデュアルマルチスケール残差ネットワーク(esdmr-net)を提案する。
ESDMR-Netは、意味的に異なる特徴間のコンテキスト依存の学習を可能にする、マルチスケール機能の抽出に焦点を当てている。
ESDMR-Netアーキテクチャはエンコーダとデコーダのペア内でのデュアルストリーム情報フローを可能にする。
拡張操作(奥行き分離可能な畳み込み)は、スクイーズ操作(ボトルネック層)に利用可能なマルチスケール情報を備えたリッチな機能をすべて提供し、セグメンテーションタスクに必要な情報を抽出する。
Expand-Squeeze(ES)ブロックは、表現不足のクラスにネットワークがより多くの注意を払うのに役立つ。
複数の解像度やスケールにまたがる情報の流れを改善するために,2つのマルチスケール残差ブロック(DMR)をスキップ接続に統合した。
この統合により、デコーダは様々なレベルの抽象化から機能にアクセスでき、最終的にはより包括的な機能表現をもたらす。
5つの異なる応用例から7つのデータセットについて実験を行った。
私たちのモデルは、トレーニング可能なパラメータがかなり少なく、マグニチュードが2～3桁減ったにもかかわらず、最高の結果を得ました。
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