論文の概要: SHMC-Net: A Mask-guided Feature Fusion Network for Sperm Head Morphology Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03697v2
• Date: Wed, 7 Feb 2024 01:33:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 11:46:13.732338
• Title: SHMC-Net: A Mask-guided Feature Fusion Network for Sperm Head Morphology Classification
• Title（参考訳）: SHMC-Net: 精子頭部形態分類のためのマスク誘導機能融合ネットワーク
• Authors: Nishchal Sapkota, Yejia Zhang, Sirui Li, Peixian Liang, Zhuo Zhao, Danny Z Chen
• Abstract要約: 我々はSHMC-Netと呼ばれる精子頭部形態分類の新しい手法を提案する。 SHMC-Netは精子画像の形態分類を導くために精子頭部のセグメンテーションマスクを使用する。 我々は、SCIANとHuSHeMデータセットの最先端結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.839895065826985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Male infertility accounts for about one-third of global infertility cases. Manual assessment of sperm abnormalities through head morphology analysis encounters issues of observer variability and diagnostic discrepancies among experts. Its alternative, Computer-Assisted Semen Analysis (CASA), suffers from low-quality sperm images, small datasets, and noisy class labels. We propose a new approach for sperm head morphology classification, called SHMC-Net, which uses segmentation masks of sperm heads to guide the morphology classification of sperm images. SHMC-Net generates reliable segmentation masks using image priors, refines object boundaries with an efficient graph-based method, and trains an image network with sperm head crops and a mask network with the corresponding masks. In the intermediate stages of the networks, image and mask features are fused with a fusion scheme to better learn morphological features. To handle noisy class labels and regularize training on small datasets, SHMC-Net applies Soft Mixup to combine mixup augmentation and a loss function. We achieve state-of-the-art results on SCIAN and HuSHeM datasets, outperforming methods that use additional pre-training or costly ensembling techniques.
• Abstract（参考訳）: 男性不妊は世界の不妊患者の約3分の1を占める。 頭部形態解析による精子異常の手動評価は、専門家の間で観察者の変動と診断上の相違の問題に遭遇する。 その代わり、casa(computer-assisted semen analysis)は、低品質の精子画像、小さなデータセット、騒がしいクラスラベルに苦しむ。 精子頭の形態分類のための新しいアプローチであるshmc-netを提案し,精子頭のセグメンテーションマスクを用いて精子画像の形態分類を導く。 SHMC-Netは、画像プリエントを用いて信頼性の高いセグメンテーションマスクを生成し、効率的なグラフベースの手法でオブジェクト境界を洗練し、精子頭作物とマスクネットワークをトレーニングする。 ネットワークの中間段階では、画像とマスクの特徴を融合スキームで融合させ、形態的特徴をよりよく学習する。 ノイズの多いクラスラベルの処理と小さなデータセットでのトレーニングの正規化のために、SHMC-NetはSoft Mixupを適用して、ミックスアップ拡張と損失関数を組み合わせた。 scian と hushem のデータセットで最先端の成果を達成し,事前トレーニングやコストのかかるセンシング手法を駆使した手法よりも優れています。

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