論文の概要: Weighted Monte Carlo augmented spherical Fourier-Bessel convolutional
layers for 3D abdominal organ segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16825v2
- Date: Tue, 27 Feb 2024 18:30:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 19:30:47.363114
- Title: Weighted Monte Carlo augmented spherical Fourier-Bessel convolutional
layers for 3D abdominal organ segmentation
- Title（参考訳）: 3次元腹部臓器セグメンテーションのための重み付きモンテカルロ拡張球状フーリエ・ベッセル畳み込み層
- Authors: Wenzhao Zhao, Steffen Albert, Barbara D. Wichtmann, Angelika Maurer,
Ulrike Attenberger, Frank G. Z\"ollner, and J\"urgen Hesser
- Abstract要約: フィルタ分解に基づく3次元群同変ニューラルネットワークは, 3次元画像特徴抽出において有望な安定性とデータ効率を示す。
本稿では、3次元医用画像分割のためのパラメータ共有アフィン群同変ニューラルネットワークについて述べる。
採用した非パラメータ戦略の効率性と柔軟性は、体積データに対する3次元アフィン群同変畳み込みニューラルネットワークの効率的な実装を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31410859223862103
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Filter-decomposition-based group equivariant convolutional neural networks
show promising stability and data efficiency for 3D image feature extraction.
However, the existing filter-decomposition-based 3D group equivariant neural
networks rely on parameter-sharing designs and are mostly limited to rotation
transform groups, where the chosen spherical harmonic filter bases consider
only angular orthogonality. These limitations hamper its application to deep
neural network architectures for medical image segmentation. To address these
issues, this paper describes a non-parameter-sharing affine group equivariant
neural network for 3D medical image segmentation based on an adaptive
aggregation of Monte Carlo augmented spherical Fourier Bessel filter bases. The
efficiency and flexibility of the adopted non-parameter strategy enable for the
first time an efficient implementation of 3D affine group equivariant
convolutional neural networks for volumetric data. The introduced spherical
Bessel Fourier filter basis combines both angular and radial orthogonality for
better feature extraction. The 3D image segmentation experiments on two
abdominal image sets, BTCV and the NIH Pancreas datasets, show that the
proposed methods excel the state-of-the-art 3D neural networks with high
training stability and data efficiency. The code will be available at
https://github.com/ZhaoWenzhao/WVMS.
- Abstract（参考訳）: フィルタ分解に基づく群同変畳み込みニューラルネットワークは, 3次元画像特徴抽出に期待できる安定性とデータ効率を示す。
しかし、既存のフィルタ分解に基づく3次元群同変ニューラルネットワークはパラメータ共有設計に依存しており、選択された球面調和フィルタ基底が角直交のみを考える回転変換群に限られている。
これらの制限は、医療画像セグメンテーションのためのディープニューラルネットワークアーキテクチャへの応用を妨げる。
これらの問題に対処するために,モンテカルロの球面フーリエベッセルフィルタの適応アグリゲーションに基づく3次元医用画像分割のための非パラメータ共有アフィン群同変ニューラルネットワークについて述べる。
採用した非パラメータ戦略の効率性と柔軟性は、体積データに対する3次元アフィン群同変畳み込みニューラルネットワークの効率的な実装を可能にする。
導入された球面ベッセルフーリエフィルタ基底は、角直交と半径直交の両方を組み合わせて特徴抽出を改善する。
btcvとnih pancreasデータセットを用いた3次元画像分割実験により,提案手法が,高いトレーニング安定性とデータ効率で最先端の3dニューラルネットワークに優れていることを示した。
コードはhttps://github.com/ZhaoWenzhao/WVMS.comで入手できる。
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