論文の概要: Densely Decoded Networks with Adaptive Deep Supervision for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02649v2
• Date: Tue, 5 Mar 2024 02:28:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 00:28:23.606070
• Title: Densely Decoded Networks with Adaptive Deep Supervision for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像セグメンテーションのための適応型Deep Supervisionを用いたDensely Decoded Networks
• Authors: Suraj Mishra and Danny Z. Chen
• Abstract要約: 本稿では「クラッチ」ネットワーク接続を選択的に導入し、高密度デコードネットワーク(ddn)を提案する。 ネットワークデコーダの各アップサンプリングステージにおける「クラッチ」接続により、ターゲットのローカライゼーションが向上する。 また、適応的な深層監視(ads)に基づくトレーニング戦略を提案し、入力データセットの特定の属性を利用して適応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.302294715542175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical image segmentation using deep neural networks has been highly successful. However, the effectiveness of these networks is often limited by inadequate dense prediction and inability to extract robust features. To achieve refined dense prediction, we propose densely decoded networks (ddn), by selectively introducing 'crutch' network connections. Such 'crutch' connections in each upsampling stage of the network decoder (1) enhance target localization by incorporating high resolution features from the encoder, and (2) improve segmentation by facilitating multi-stage contextual information flow. Further, we present a training strategy based on adaptive deep supervision (ads), which exploits and adapts specific attributes of input dataset, for robust feature extraction. In particular, ads strategically locates and deploys auxiliary supervision, by matching the average input object size with the layer-wise effective receptive fields (lerf) of a network, resulting in a class of ddns. Such inclusion of 'companion objective' from a specific hidden layer, helps the model pay close attention to some distinct input-dependent features, which the network might otherwise 'ignore' during training. Our new networks and training strategy are validated on 4 diverse datasets of different modalities, demonstrating their effectiveness.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた医用画像分割が成功している。 しかし、これらのネットワークの有効性は、密度の低い予測と頑健な特徴を抽出できないことによって制限されることが多い。 本研究では,'crutch'ネットワーク接続を選択的に導入し,高密度復号化ネットワーク(ddn)を提案する。 ネットワークデコーダ(1)のアップサンプリング段階におけるこのような「クラッチ」接続は、エンコーダからの高解像度特徴を取り入れたターゲットローカライゼーションを強化し、(2)多段階のコンテキスト情報フローを容易にすることでセグメンテーションを改善する。 さらに,適応的深層監視(ads)に基づくトレーニング戦略を提案し,入力データセットの特定の属性を活用・適応し,ロバストな特徴抽出を行う。 特にadsは、ネットワークの平均入力オブジェクトサイズと層別有効受容フィールド(lerf)をマッチングすることにより、補助的な監督を戦略的に配置し、展開する。 このような「コンパニオン目標」を特定の隠蔽層から含めることで、トレーニング中にネットワークが「無視」する可能性のある、いくつかの異なる入力依存機能にモデルが注意を払うのに役立つ。 当社の新しいネットワークとトレーニング戦略は、異なるモダリティの4つの多様なデータセット上で検証され、その効果を示しています。

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