論文の概要: BRAU-Net++: U-Shaped Hybrid CNN-Transformer Network for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00722v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 04:23:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:54.221650
• Title: BRAU-Net++: U-Shaped Hybrid CNN-Transformer Network for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: BRAU-Net++:医療画像分割のためのU字型ハイブリッドCNN-Transformer Network
• Authors: Libin Lan, Pengzhou Cai, Lu Jiang, Xiaojuan Liu, Yongmei Li, Yudong Zhang,
• Abstract要約: 医用画像の正確な分割作業のために,BRAU-Net++ というハイブリッドで効果的な CNN-Transformer ネットワークを提案する。 具体的には、BRAU-Net++は、U字型エンコーダデコーダ構造を設計するために、コアビルディングブロックとしてバイレベルルーティングアテンションを使用する。 提案手法は,そのベースラインであるBRAU-Netを含む,最先端の手法を超越した手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.986549780782724
• License:
• Abstract: Accurate medical image segmentation is essential for clinical quantification, disease diagnosis, treatment planning and many other applications. Both convolution-based and transformer-based u-shaped architectures have made significant success in various medical image segmentation tasks. The former can efficiently learn local information of images while requiring much more image-specific inductive biases inherent to convolution operation. The latter can effectively capture long-range dependency at different feature scales using self-attention, whereas it typically encounters the challenges of quadratic compute and memory requirements with sequence length increasing. To address this problem, through integrating the merits of these two paradigms in a well-designed u-shaped architecture, we propose a hybrid yet effective CNN-Transformer network, named BRAU-Net++, for an accurate medical image segmentation task. Specifically, BRAU-Net++ uses bi-level routing attention as the core building block to design our u-shaped encoder-decoder structure, in which both encoder and decoder are hierarchically constructed, so as to learn global semantic information while reducing computational complexity. Furthermore, this network restructures skip connection by incorporating channel-spatial attention which adopts convolution operations, aiming to minimize local spatial information loss and amplify global dimension-interaction of multi-scale features. Extensive experiments on three public benchmark datasets demonstrate that our proposed approach surpasses other state-of-the-art methods including its baseline: BRAU-Net under almost all evaluation metrics. We achieve the average Dice-Similarity Coefficient (DSC) of 82.47, 90.10, and 92.94 on Synapse multi-organ segmentation, ISIC-2018 Challenge, and CVC-ClinicDB, as well as the mIoU of 84.01 and 88.17 on ISIC-2018 Challenge and CVC-ClinicDB, respectively.
• Abstract（参考訳）: 正確な医用画像分割は臨床定量化、疾患診断、治療計画など多くの応用に不可欠である。 畳み込みベースとトランスフォーマーベースの両方のu字型アーキテクチャは、様々な医療画像セグメンテーションタスクで大きな成功を収めている。 前者は、畳み込み操作に固有の画像固有の帰納バイアスを多く必要としながら、画像の局所的な情報を効率的に学習することができる。 後者は、自己アテンションを使用して異なる機能スケールでの長距離依存性を効果的にキャプチャするが、典型的には、シーケンス長が増加する2次計算とメモリ要求の課題に直面する。 この問題に対処するために、これらの2つのパラダイムの利点をよく設計されたu字型アーキテクチャに統合することにより、正確な医用画像分割作業のために、BRAU-Net++と呼ばれるハイブリッドで効果的なCNN-Transformerネットワークを提案する。 具体的には、BRAU-Net++は、2レベルルーティングの注意をコアビルディングブロックとして使用し、エンコーダとデコーダの両方が階層的に構築されるu字型エンコーダ・デコーダ構造を設計し、計算複雑性を低減しながらグローバルなセマンティック情報を学ぶ。 さらに、このネットワークは、局所的な空間情報損失を最小限に抑え、マルチスケール特徴のグローバルな次元-相互作用を増幅することを目的として、畳み込み操作を採用したチャネル空間の注意を組み込むことで、接続をスキップする再構成を行う。 3つの公開ベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、提案手法はベースラインを含む他の最先端の手法よりも優れていることが示された。 我々は,Synapse Multi-organ segmentation,ISIC-2018 Challenge,CVC-ClinicDBの平均Dice-Similarity Coefficient 82.47,90.10,92.94,ISIC-2018 Challenge,CVC-ClinicDB,およびISIC-2018 Challenge,CVC-ClinicDBのmIoU 84.01,88.17をそれぞれ達成した。

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