論文の概要: PMFSNet: Polarized Multi-scale Feature Self-attention Network For Lightweight Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07579v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 10:26:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 17:20:50.011400
• Title: PMFSNet: Polarized Multi-scale Feature Self-attention Network For Lightweight Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: PMFSNet:軽量医用画像分割のための多スケール機能自己注意ネットワーク
• Authors: Jiahui Zhong, Wenhong Tian, Yuanlun Xie, Zhijia Liu, Jie Ou, Taoran Tian and Lei Zhang
• Abstract要約: 現在の最先端の医用画像分割法は精度を優先するが、計算要求の増大とより大きなモデルサイズを犠牲にすることも多い。 計算冗長性を避けつつグローバルな局所特徴処理のバランスをとる新しい医用画像分割モデルPMFSNetを提案する。 長期依存関係をキャプチャするために,アテンション機構に基づいたマルチスケール機能拡張モジュールであるPMFSブロックをプラグインとして組み込んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.134314911212846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current state-of-the-art medical image segmentation methods prioritize accuracy but often at the expense of increased computational demands and larger model sizes. Applying these large-scale models to the relatively limited scale of medical image datasets tends to induce redundant computation, complicating the process without the necessary benefits. This approach not only adds complexity but also presents challenges for the integration and deployment of lightweight models on edge devices. For instance, recent transformer-based models have excelled in 2D and 3D medical image segmentation due to their extensive receptive fields and high parameter count. However, their effectiveness comes with a risk of overfitting when applied to small datasets and often neglects the vital inductive biases of Convolutional Neural Networks (CNNs), essential for local feature representation. In this work, we propose PMFSNet, a novel medical imaging segmentation model that effectively balances global and local feature processing while avoiding the computational redundancy typical in larger models. PMFSNet streamlines the UNet-based hierarchical structure and simplifies the self-attention mechanism's computational complexity, making it suitable for lightweight applications. It incorporates a plug-and-play PMFS block, a multi-scale feature enhancement module based on attention mechanisms, to capture long-term dependencies. Extensive comprehensive results demonstrate that even with a model (less than 1 million parameters), our method achieves superior performance in various segmentation tasks across different data scales. It achieves (IoU) metrics of 84.68%, 82.02%, and 78.82% on public datasets of teeth CT (CBCT), ovarian tumors ultrasound(MMOTU), and skin lesions dermoscopy images (ISIC 2018), respectively. The source code is available at https://github.com/yykzjh/PMFSNet.
• Abstract（参考訳）: 現在の最先端の医用画像分割法は精度を優先するが、計算要求の増大とより大きなモデルサイズを犠牲にすることも多い。 これらの大規模モデルを比較的限られた医療画像データセットに適用すると、冗長な計算を誘導し、必要な利益なしにプロセスを複雑化する傾向がある。 このアプローチは複雑さを増すだけでなく、エッジデバイスへの軽量モデルの統合とデプロイにも課題をもたらす。 例えば、近年のトランスフォーマーベースモデルは、広範囲な受容場と高いパラメータ数のために、2次元および3次元の医用画像セグメンテーションに優れています。 しかし、その効果は小さなデータセットに適用した場合に過度に適合する危険性があり、しばしば局所的な特徴表現に不可欠な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の重要な帰納バイアスを無視する。 本研究では,大規模モデルに典型的な計算冗長性を回避しつつ,グローバルな特徴処理と局所的な特徴処理を効果的にバランスさせる新しい医用画像分割モデルPMFSNetを提案する。 PMFSNetはUNetベースの階層構造を合理化し、自己認識機構の計算複雑性を単純化し、軽量アプリケーションに適している。 長期依存関係をキャプチャするために,アテンション機構に基づいたマルチスケール機能拡張モジュールであるPMFSブロックをプラグインとして組み込んでいる。 広範囲にわたる結果から,モデル(100万パラメータ未満)であっても,様々なデータスケールのセグメンテーションタスクにおいて優れた性能が得られることが示された。 IoUは、歯科CT(CBCT)、卵巣腫瘍超音波(MMOTU)、皮膚病変の画像(ISIC 2018)の公的データセットの84.68%、82.02%、78.82%の計測値を達成している。 ソースコードはhttps://github.com/yykzjh/PMFSNetで入手できる。

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