論文の概要: MOSformer: Momentum encoder-based inter-slice fusion transformer for
medical image segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11856v1
- Date: Mon, 22 Jan 2024 11:25:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 14:22:32.873643
- Title: MOSformer: Momentum encoder-based inter-slice fusion transformer for
medical image segmentation
- Title（参考訳）: MOSformer:医療画像分割のためのMomentum Encoder-based Inter-Slice fusion Transformer
- Authors: De-Xing Huang and Xiao-Hu Zhou and Xiao-Liang Xie and Shi-Qi Liu and
Zhen-Qiu Feng and Mei-Jiang Gui and Hao Li and Tian-Yu Xiang and Xiu-Ling Liu
and Zeng-Guang Hou
- Abstract要約: 2.5Dベースのセグメンテーションモデルは、しばしば各スライスを等しく扱い、スライス間の情報を効果的に学習し活用することができない。
この問題を解決するために,新しいMomentumエンコーダを用いたスライス間核融合トランス (MOSformer) を提案する。
MOSformerは3つのベンチマークデータセット(Synapse、ACDC、AMOS)で評価され、それぞれ85.63%、92.19%、85.43%の新たな最先端技術を確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.94370954641629
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Medical image segmentation takes an important position in various clinical
applications. Deep learning has emerged as the predominant solution for
automated segmentation of volumetric medical images. 2.5D-based segmentation
models bridge computational efficiency of 2D-based models and spatial
perception capabilities of 3D-based models. However, prevailing 2.5D-based
models often treat each slice equally, failing to effectively learn and exploit
inter-slice information, resulting in suboptimal segmentation performances. In
this paper, a novel Momentum encoder-based inter-slice fusion transformer
(MOSformer) is proposed to overcome this issue by leveraging inter-slice
information at multi-scale feature maps extracted by different encoders.
Specifically, dual encoders are employed to enhance feature distinguishability
among different slices. One of the encoders is moving-averaged to maintain the
consistency of slice representations. Moreover, an IF-Swin transformer module
is developed to fuse inter-slice multi-scale features. The MOSformer is
evaluated on three benchmark datasets (Synapse, ACDC, and AMOS), establishing a
new state-of-the-art with 85.63%, 92.19%, and 85.43% of DSC, respectively.
These promising results indicate its competitiveness in medical image
segmentation. Codes and models of MOSformer will be made publicly available
upon acceptance.
- Abstract（参考訳）: 医用画像分割は様々な臨床応用において重要な位置を占める。
深層学習は、ボリューム医療画像の自動セグメンテーションの主流のソリューションとして登場した。
2.5Dベースのセグメンテーションモデルは、2Dベースのモデルの計算効率と3Dベースのモデルの空間知覚能力を橋渡しする。
しかし、一般的な2.5Dモデルでは、各スライスを等しく扱い、スライス間の情報を効果的に学習して活用することができず、結果として準最適セグメンテーション性能が得られる。
本稿では, 異なるエンコーダによって抽出されたマルチスケール特徴マップにおいて, 新たなモメンタエンコーダ型スライス間融合トランス(mosformer)を提案する。
具体的には、異なるスライス間での特徴識別性を高めるためにデュアルエンコーダを用いる。
エンコーダの1つは、スライス表現の一貫性を維持するために平均される。
さらに,IF-Swinトランスモジュールを開発し,マルチスケール機能を融合する。
MOSformerは3つのベンチマークデータセット(Synapse、ACDC、AMOS)で評価され、それぞれ85.63%、92.19%、85.43%の新たな最先端技術を確立する。
これらの有望な結果は、医療画像分割における競争力を示している。
mosformerのコードとモデルは、受け入れ次第、公開される予定だ。
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