論文の概要: Combining Image- and Geometric-based Deep Learning for Shape Regression: A Comparison to Pixel-level Methods for Segmentation in Chest X-Ray

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07542v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 09:03:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 17:31:57.865016
• Title: Combining Image- and Geometric-based Deep Learning for Shape Regression: A Comparison to Pixel-level Methods for Segmentation in Chest X-Ray
• Title（参考訳）: 形状回帰のための画像と幾何学的深層学習の組み合わせ:胸部X線における画素レベルのセグメンテーション法との比較
• Authors: Ron Keuth, Mattias Heinrich
• Abstract要約: 本稿では,軽量なCNNバックボーンと幾何学的ニューラルネットワーク(Point Transformer)を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。 我々は、nnU-Netを上位ベースラインとして含み、提案したメソッドよりも3.7倍のトレーニング可能なパラメータを持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07143413923310668
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: When solving a segmentation task, shaped-base methods can be beneficial compared to pixelwise classification due to geometric understanding of the target object as shape, preventing the generation of anatomical implausible predictions in particular for corrupted data. In this work, we propose a novel hybrid method that combines a lightweight CNN backbone with a geometric neural network (Point Transformer) for shape regression. Using the same CNN encoder, the Point Transformer reaches segmentation quality on per with current state-of-the-art convolutional decoders ($4\pm1.9$ vs $3.9\pm2.9$ error in mm and $85\pm13$ vs $88\pm10$ Dice), but crucially, is more stable w.r.t image distortion, starting to outperform them at a corruption level of 30%. Furthermore, we include the nnU-Net as an upper baseline, which has $3.7\times$ more trainable parameters than our proposed method.
• Abstract（参考訳）: セグメンテーションタスクを解く際には、対象物体の幾何学的理解による画素単位の分類に比べて、形状ベース法が有用であり、特に破損したデータに対する解剖学的不確実な予測の発生を防止することができる。 そこで本研究では,軽量なCNNバックボーンと幾何学的ニューラルネットワーク(Point Transformer)を組み合わせたハイブリッド手法を提案する。 同じcnnエンコーダを使用すると、ポイントトランスフォーマはperのセグメンテーション品質に到達し、現在のコンボリューションデコーダ($4\pm1.9$ vs $3.9\pm2.9$ error in mm and $85\pm13$ vs 8.8\pm10$ dice)が、最も重要なのはw.r.tイメージの歪みが30%の腐敗レベルを上回っていることだ。 さらに、nU-Netを上位ベースラインとして含み、提案手法よりも3.7\times$以上のトレーニング可能なパラメータを持つ。

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