論文の概要: CT Liver Segmentation via PVT-based Encoding and Refined Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09630v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 22:44:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 18:20:55.050549
• Title: CT Liver Segmentation via PVT-based Encoding and Refined Decoding
• Title（参考訳）: PVTをベースとしたエンコーディングと精細復号によるCT肝セグメンテーション
• Authors: Debesh Jha, Nikhil Kumar Tomar, Koushik Biswas, Gorkem Durak, Alpay Medetalibeyoglu, Matthew Antalek, Yury Velichko, Daniela Ladner, Amir Borhani, Ulas Bagci
• Abstract要約: 肝腫瘍ベンチマーク(LiTS)2017では, 提案したアーキテクチャは86.78%, mIoUは78.46%, 低HDは3.50。 その結果,最先端の肝セグメンテーション手法のベンチマークを新たに設定する上での有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.788038354941588
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate liver segmentation from CT scans is essential for computer-aided diagnosis and treatment planning. Recently, Vision Transformers achieved a competitive performance in computer vision tasks compared to convolutional neural networks due to their exceptional ability to learn global representations. However, they often struggle with scalability, memory constraints, and computational inefficiency, particularly in handling high-resolution medical images. To overcome scalability and efficiency issues, we propose a novel deep learning approach, \textit{\textbf{PVTFormer}}, that is built upon a pretrained pyramid vision transformer (PVT v2) combined with advanced residual upsampling and decoder block. By integrating a refined feature channel approach with hierarchical decoding strategy, PVTFormer generates high quality segmentation masks by enhancing semantic features. Rigorous evaluation of the proposed method on Liver Tumor Segmentation Benchmark (LiTS) 2017 demonstrates that our proposed architecture not only achieves a high dice coefficient of 86.78\%, mIoU of 78.46\%, but also obtains a low HD of 3.50. The results underscore PVTFormer's efficacy in setting a new benchmark for state-of-the-art liver segmentation methods. The source code of the proposed PVTFormer is available at \url{https://github.com/DebeshJha/PVTFormer}.
• Abstract（参考訳）: CTスキャンからの正確な肝分画は,コンピュータ支援診断と治療計画に不可欠である。 近年、Vision Transformersは、グローバルな表現を学習する能力があるため、畳み込みニューラルネットワークと比較して、コンピュータビジョンタスクの競争力に優れています。 しかし、スケーラビリティやメモリの制約、計算効率の非効率、特に高解像度の医療画像の処理に苦しむことが多い。 拡張性と効率性の問題を克服するため,我々は,事前学習されたピラミッド型視覚トランスフォーマ(pvt v2)と高度な残差アップサンプリングとデコーダブロックを組み合わせた,新しいディープラーニング手法である \textit{\textbf{pvtformer}} を提案する。 改良された特徴チャネルアプローチを階層的デコーディング戦略に統合することにより、PVTFormerはセマンティック機能を強化して高品質なセグメンテーションマスクを生成する。 肝腫瘍分節ベンチマーク(lits)2017において,提案手法の厳密な評価を行った結果,提案手法は,dice係数が86.78\%,miouが78.46\%,低hdが3.50であった。 その結果,最新肝セグメンテーション法におけるPVTFormerの有効性が示された。 提案されたPVTFormerのソースコードは、 \url{https://github.com/DebeshJha/PVTFormer} で入手できる。

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