論文の概要: CAFCT: Contextual and Attentional Feature Fusions of Convolutional Neural Networks and Transformer for Liver Tumor Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16886v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 10:42:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 15:33:36.971651
• Title: CAFCT: Contextual and Attentional Feature Fusions of Convolutional Neural Networks and Transformer for Liver Tumor Segmentation
• Title（参考訳）: CAFCT:肝腫瘍切除のための畳み込みニューラルネットワークとトランスフォーマの文脈的・意図的特徴融合
• Authors: Ming Kang, Chee-Ming Ting, Fung Fung Ting, Rapha\"el Phan
• Abstract要約: 肝腫瘍の分節化のためのCNNとトランスフォーマーハイブリッドネットワーク(CAFCT)モデルを提案する。 実験の結果,提案したCAFCTは,90.38%,Diceスコア86.78%のセマンティックインターセクションを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.255240258747643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical image semantic segmentation techniques can help identify tumors automatically from computed tomography (CT) scans. In this paper, we propose a Contextual and Attentional feature Fusions enhanced Convolutional Neural Network (CNN) and Transformer hybrid network (CAFCT) model for liver tumor segmentation. In the proposed model, three other modules are introduced in the network architecture: Attentional Feature Fusion (AFF), Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) of DeepLabv3, and Attention Gates (AGs) to improve contextual information related to tumor boundaries for accurate segmentation. Experimental results show that the proposed CAFCT achieves a mean Intersection over Union (IoU) of 90.38% and Dice score of 86.78%, respectively, on the Liver Tumor Segmentation Benchmark (LiTS) dataset, outperforming pure CNN or Transformer methods, e.g., Attention U-Net, and PVTFormer.
• Abstract（参考訳）: 医用画像セマンティックセグメンテーション技術は、CTスキャンから腫瘍を自動的に識別するのに役立つ。 本稿では,肝腫瘍セグメント化のためのCNNとトランスフォーマーハイブリッドネットワーク(CAFCT)モデルを提案する。 提案モデルでは、注意特徴融合(aff)、deeplabv3のatrous spatial pyramid pooling(aspp)、および腫瘍境界に関する文脈情報を改善するアテンションゲート(ags)の3つのモジュールがネットワークアーキテクチャに導入されている。 実験結果から,提案するcafctは肝腫瘍分節ベンチマーク(lits)データセット上で,結合率90.38%,diceスコア86.78%の平均交点を達成し,アテンションu-net,pvtフォーマなど,純粋なcnnやトランスフォーマ法を上回った。

関連論文リスト

• SDR-Former: A Siamese Dual-Resolution Transformer for Liver Lesion Classification Using 3D Multi-Phase Imaging [59.78761085714715]
  本研究は肝病変分類のための新しいSDR-Formerフレームワークを提案する。 提案フレームワークは2つの臨床データセットに関する総合的な実験を通じて検証された。 科学コミュニティを支援するため,肝病変解析のための多段階MRデータセットを公開しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T06:32:56Z)
• Breast Ultrasound Tumor Classification Using a Hybrid Multitask CNN-Transformer Network [63.845552349914186]
  胸部超音波(BUS)画像分類において,グローバルな文脈情報の収集が重要な役割を担っている。 ビジョントランスフォーマーは、グローバルなコンテキスト情報をキャプチャする能力が改善されているが、トークン化操作によって局所的なイメージパターンを歪めてしまう可能性がある。 本研究では,BUS腫瘍分類とセグメンテーションを行うハイブリッドマルチタスクディープニューラルネットワークであるHybrid-MT-ESTANを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-04T01:19:32Z)
• Reliable Joint Segmentation of Retinal Edema Lesions in OCT Images [55.83984261827332]
  本稿では,信頼性の高いマルチスケールウェーブレットエンハンストランスネットワークを提案する。 本研究では,ウェーブレット型特徴抽出器ネットワークとマルチスケール変圧器モジュールを統合したセグメンテーションバックボーンを開発した。 提案手法は,他の最先端セグメンテーション手法と比較して信頼性の高いセグメンテーション精度を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-01T07:32:56Z)
• Large-Kernel Attention for 3D Medical Image Segmentation [14.76728117630242]
  本稿では,多臓器分割と腫瘍分割を正確に行うために,新しいLKアテンションモジュールを提案する。 畳み込みと自己注意の利点は、局所的な文脈情報、長距離依存、チャネル適応を含むLKアテンションモジュールで組み合わせられる。 モジュールはまた、計算コストを最適化するためにLK畳み込みを分解し、U-NetのようなFCNに簡単に組み込むことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-19T16:32:55Z)
• Decoupled Pyramid Correlation Network for Liver Tumor Segmentation from CT images [22.128902125820193]
  Decoupled Pyramid correlation Network (DPC-Net)を提案する。 注意機構を利用して、FCNに埋め込まれた低レベルの特徴と高レベルの特徴をフル活用し、肝腫瘍を分節する。 DSCは96.2%、ASSDは1.636mmで肝臓セグメンテーションが可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-26T07:31:29Z)
• Two-Stream Graph Convolutional Network for Intra-oral Scanner Image Segmentation [133.02190910009384]
  本稿では,2ストリームグラフ畳み込みネットワーク(TSGCN)を提案する。 TSGCNは3次元歯(表面)セグメンテーションにおいて最先端の方法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T10:41:09Z)
• A unified 3D framework for Organs at Risk Localization and Segmentation for Radiation Therapy Planning [56.52933974838905]
  現在の医療ワークフローは、OAR(Organs-at-risk)のマニュアル記述を必要とする 本研究は,OARローカライゼーション・セグメンテーションのための統合された3Dパイプラインの導入を目的とする。 提案手法は医用画像に固有の3Dコンテキスト情報の活用を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T17:08:41Z)
• Feature-enhanced Generation and Multi-modality Fusion based Deep Neural Network for Brain Tumor Segmentation with Missing MR Modalities [2.867517731896504]
  主な問題は、すべてのMRIが常に臨床検査で利用できるわけではないことである。 今回我々は1つ以上のモダリティが欠落した場合に新しい脳腫瘍分節ネットワークを提案する。 提案ネットワークは,機能強化ジェネレータ,相関制約ブロック,セグメンテーションネットワークの3つのサブネットワークで構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-08T10:59:40Z)
• BiTr-Unet: a CNN-Transformer Combined Network for MRI Brain Tumor Segmentation [2.741266294612776]
  マルチモーダルMRIスキャンにおける脳腫瘍セグメント化のための,BiTr-Unetと呼ばれるCNN-Transformer複合モデルを提案する。 The proposed BiTr-Unet is a good performance on the BraTS 2021 validation dataset with mean Dice score 0.9076, 0.8392 and 0.8231, and mean Hausdorff distance 4.5322, 13.4592 and 14.9963 for the entire tumor, tumor core, and enhance tumor。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-25T04:18:34Z)
• Automatic size and pose homogenization with spatial transformer network to improve and accelerate pediatric segmentation [51.916106055115755]
  空間変換器ネットワーク(STN)を利用することにより、ポーズとスケール不変の新たなCNNアーキテクチャを提案する。 私たちのアーキテクチャは、トレーニング中に一緒に見積もられる3つのシーケンシャルモジュールで構成されています。 腹部CTスキャナーを用いた腎および腎腫瘍の分節法について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T14:50:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。