論文の概要: FESS Loss: Feature-Enhanced Spatial Segmentation Loss for Optimizing Medical Image Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08582v2
• Date: Mon, 26 Feb 2024 14:15:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 20:56:50.152737
• Title: FESS Loss: Feature-Enhanced Spatial Segmentation Loss for Optimizing Medical Image Analysis
• Title（参考訳）: fessロス:医用画像解析の最適化のための空間分割損失
• Authors: Charulkumar Chodvadiya, Navyansh Mahla, Kinshuk Gaurav Singh, Kshitij Sharad Jadhav
• Abstract要約: 本研究では,空間的精度と包括的特徴表現のバランスをとる上での課題を克服するために,特徴強化空間損失(FESS損失)を提案する。 FESS損失は、対照的な学習の利点と、Dice損失に固有の空間的精度を統合する。 医用画像のセグメント化において,空間的精度と特徴に基づく表現を両立させることが目的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Medical image segmentation is a critical process in the field of medical imaging, playing a pivotal role in diagnosis, treatment, and research. It involves partitioning of an image into multiple regions, representing distinct anatomical or pathological structures. Conventional methods often grapple with the challenge of balancing spatial precision and comprehensive feature representation due to their reliance on traditional loss functions. To overcome this, we propose Feature-Enhanced Spatial Segmentation Loss (FESS Loss), that integrates the benefits of contrastive learning (which extracts intricate features, particularly in the nuanced domain of medical imaging) with the spatial accuracy inherent in the Dice loss. The objective is to augment both spatial precision and feature-based representation in the segmentation of medical images. FESS Loss signifies a notable advancement, offering a more accurate and refined segmentation process, ultimately contributing to heightened precision in the analysis of medical images. Further, FESS loss demonstrates superior performance in limited annotated data availability scenarios often present in the medical domain.
• Abstract（参考訳）: 医用画像分割は医療画像の分野において重要なプロセスであり、診断、治療、研究において重要な役割を果たす。 画像は複数の領域に分割され、解剖学的または病理学的構造を表す。 従来の手法では、従来の損失関数に依存するため、空間的精度と包括的特徴表現のバランスをとることにしばしば挑戦する。 これを解決するために,Dice損失に固有の空間的精度と対比学習(特に医療画像のニュアンス領域において,複雑な特徴を抽出する)の利点を統合する特徴強化空間分割損失(FESS損失)を提案する。 医療画像のセグメント化における空間的精度と特徴に基づく表現の両立が目的である。 FESSロスは顕著な進歩を示し、より正確で洗練されたセグメンテーションプロセスを提供し、最終的に医療画像の分析における精度の向上に貢献している。 さらに、FESS損失は、医療領域にしばしば存在する限られた注釈付きデータ可用性シナリオにおいて、優れたパフォーマンスを示す。

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