Fugu-MT 論文翻訳(概要): MOSformer: Momentum encoder-based inter-slice fusion transformer for medical image segmentation

論文の概要: MOSformer: Momentum encoder-based inter-slice fusion transformer for medical image segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11856v2
Date: Wed, 28 May 2025 13:41:41 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-29 17:35:49.959004
Title: MOSformer: Momentum encoder-based inter-slice fusion transformer for medical image segmentation
Title（参考訳）: MOSformer:医療画像セグメンテーションのためのMomentum Encoder-based Inter-Slice fusion Transformer
Authors: De-Xing Huang, Xiao-Hu Zhou, Mei-Jiang Gui, Xiao-Liang Xie, Shi-Qi Liu, Shuang-Yi Wang, Zhen-Qiu Feng, Zeng-Guang Hou,
Abstract要約: この問題を解決するために,新しいモーメント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%の新たな最先端のDSCを達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.14244839074157
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Medical image segmentation takes an important position in various clinical applications. 2.5D-based segmentation models bridge the computational efficiency of 2D-based models with the spatial perception capabilities of 3D-based models. However, existing 2.5D-based models primarily adopt a single encoder to extract features of target and neighborhood slices, failing to effectively fuse inter-slice information, resulting in suboptimal segmentation performance. In this study, 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 consistent slice representations. Moreover, an inter-slice fusion transformer (IF-Trans) module is developed to fuse inter-slice multi-scale features. The MOSformer is evaluated on three benchmark datasets (Synapse, ACDC, and AMOS), achieving a new state-of-the-art with 85.63%, 92.19%, and 85.43% DSC, respectively. These results demonstrate MOSformer's competitiveness in medical image segmentation.
Abstract（参考訳）: 医療画像のセグメンテーションは様々な臨床応用において重要な位置を占める。 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、既存の2.5Dベースのモデルは、主にターゲットスライスと近隣スライスの特徴を抽出するために単一エンコーダを採用しており、スライス間情報を効果的に融合することができないため、最適セグメンテーション性能が得られる。本研究では,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写像におけるスライス間情報を活用することで,新しいモーメントエンコーダを用いたスライス間融合トランス (MOSformer) を提案する。具体的には、異なるスライス間の特徴識別性を高めるためにデュアルエンコーダが使用される。エンコーダの1つは、一貫したスライス表現を維持するために平均的に移動している。さらに,インタースライス・フュージョン・トランス (IF-Trans) モジュールを開発し,マルチスケール機能をフューズする。 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%の新たな最先端のDSCを達成する。これらの結果は,MOSformerの医用画像セグメンテーションにおける競争力を示している。

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