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。

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