論文の概要: PolypNextLSTM: A lightweight and fast polyp video segmentation network using ConvNext and ConvLSTM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11585v3
• Date: Wed, 28 Feb 2024 08:52:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 11:56:06.361591
• Title: PolypNextLSTM: A lightweight and fast polyp video segmentation network using ConvNext and ConvLSTM
• Title（参考訳）: PolypNextLSTM:ConvNextとConvLSTMを用いた軽量かつ高速なPolypビデオセグメンテーションネットワーク
• Authors: Debayan Bhattacharya, Konrad Reuter, Finn Behrendt, Lennart Maack, Sarah Grube, Alexander Schlaefer
• Abstract要約: PolypNextLSTMは、UNetライクな構造で、ConvNext-Tinyをバックボーンとして、パラメータオーバーヘッドを減らすために、最後の2つのレイヤを戦略的に省略する。 我々の第一の斬新さはPolypNextLSTMであり、パラメータの最もリーンで最速のモデルとして際立っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.01199300702993
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Commonly employed in polyp segmentation, single image UNet architectures lack the temporal insight clinicians gain from video data in diagnosing polyps. To mirror clinical practices more faithfully, our proposed solution, PolypNextLSTM, leverages video-based deep learning, harnessing temporal information for superior segmentation performance with the least parameter overhead, making it possibly suitable for edge devices. PolypNextLSTM employs a UNet-like structure with ConvNext-Tiny as its backbone, strategically omitting the last two layers to reduce parameter overhead. Our temporal fusion module, a Convolutional Long Short Term Memory (ConvLSTM), effectively exploits temporal features. Our primary novelty lies in PolypNextLSTM, which stands out as the leanest in parameters and the fastest model, surpassing the performance of five state-of-the-art image and video-based deep learning models. The evaluation of the SUN-SEG dataset spans easy-to-detect and hard-to-detect polyp scenarios, along with videos containing challenging artefacts like fast motion and occlusion. Comparison against 5 image-based and 5 video-based models demonstrates PolypNextLSTM's superiority, achieving a Dice score of 0.7898 on the hard-to-detect polyp test set, surpassing image-based PraNet (0.7519) and video-based PNSPlusNet (0.7486). Notably, our model excels in videos featuring complex artefacts such as ghosting and occlusion. PolypNextLSTM, integrating pruned ConvNext-Tiny with ConvLSTM for temporal fusion, not only exhibits superior segmentation performance but also maintains the highest frames per speed among evaluated models. Access code here https://github.com/mtec-tuhh/PolypNextLSTM
• Abstract（参考訳）: ポリプセグメンテーションで一般的に用いられる単一の画像unetアーキテクチャは、ポリープの診断においてビデオデータから得られる時間的洞察が欠如している。 臨床実践をより忠実に反映するために,提案手法であるPolypNextLSTMは,映像に基づく深層学習を活用し,時間的情報を利用して,最小パラメータオーバーヘッドでセグメンテーション性能を向上させる。 PolypNextLSTMは、UNetライクな構造で、ConvNext-Tinyをバックボーンとして、パラメータオーバーヘッドを減らすために、最後の2つのレイヤを戦略的に省略する。 我々の時間融合モジュールであるConvLSTM(Convolutional Long Short Term Memory)は、時間的特徴を効果的に活用する。 我々の主な特徴はPolypNextLSTMであり、パラメータの最もリーンで最速のモデルであり、5つの最先端の画像モデルとビデオベースのディープラーニングモデルの性能を上回っている。 sun-segデータセットの評価は、高速モーションやオクルージョンのような挑戦的なアーティファクトを含むビデオとともに、検出が容易で検出が難しいポリプシナリオにまたがる。 5つの画像ベースモデルと5つのビデオベースモデルを比較すると、PolypNextLSTMの優位性が示され、画像ベース PraNet (0.7519) とビデオベース PNSPlusNet (0.7486) を上回った。 特にこのモデルは,ゴーストやオクルージョンなどの複雑なアーティファクトを特徴とするビデオに優れている。 Pruned ConvNext-TinyとConvLSTMを統合したPolypNextLSTMは、セグメンテーション性能が優れているだけでなく、評価モデルの中でも最高フレームを維持している。 アクセスコード https://github.com/mtec-tuhh/polypnextlstm

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