論文の概要: D-Net: Dynamic Large Kernel with Dynamic Feature Fusion for Volumetric Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10674v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 00:51:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:15:58.536543
• Title: D-Net: Dynamic Large Kernel with Dynamic Feature Fusion for Volumetric Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: D-Net:ボリューム医用画像分割のための動的特徴融合機能付き動的大カーネル
• Authors: Jin Yang, Peijie Qiu, Yichi Zhang, Daniel S. Marcus, Aristeidis Sotiras,
• Abstract要約: 動的大カーネル(DLK)および動的特徴融合(DFF)モジュールを提案する。 D-Netは、マルチスケールの大規模な受容場を効果的に利用し、グローバルな文脈情報を適応的に活用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.894630378784007
• License:
• Abstract: Hierarchical transformers have achieved significant success in medical image segmentation due to their large receptive field and capabilities of effectively leveraging global long-range contextual information. Convolutional neural networks (CNNs) can also deliver a large receptive field by using large kernels, enabling them to achieve competitive performance with fewer model parameters. However, CNNs incorporated with large convolutional kernels remain constrained in adaptively capturing multi-scale features from organs with large variations in shape and size due to the employment of fixed-sized kernels. Additionally, they are unable to utilize global contextual information efficiently. To address these limitations, we propose Dynamic Large Kernel (DLK) and Dynamic Feature Fusion (DFF) modules. The DLK module employs multiple large kernels with varying kernel sizes and dilation rates to capture multi-scale features. Subsequently, a dynamic selection mechanism is utilized to adaptively highlight the most important spatial features based on global information. Additionally, the DFF module is proposed to adaptively fuse multi-scale local feature maps based on their global information. We integrate DLK and DFF in a hierarchical transformer architecture to develop a novel architecture, termed D-Net. D-Net is able to effectively utilize a multi-scale large receptive field and adaptively harness global contextual information. Extensive experimental results demonstrate that D-Net outperforms other state-of-the-art models in the two volumetric segmentation tasks, including abdominal multi-organ segmentation and multi-modality brain tumor segmentation. Our code is available at https://github.com/sotiraslab/DLK.
• Abstract（参考訳）: 階層型トランスフォーマーは、その大きな受容領域と、グローバルな長距離コンテキスト情報を効果的に活用する能力により、医用画像セグメンテーションにおいて大きな成功を収めている。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、大きなカーネルを使用することで、大きな受容野を提供できるため、モデルパラメータが少なくて競合的なパフォーマンスを実現することができる。 しかし、大きな畳み込みカーネルを組み込んだCNNは、固定サイズのカーネルの使用により、形状やサイズが大きく変化する臓器から、適応的にマルチスケールの特徴を捉えることに制約が残っている。 さらに,グローバルな文脈情報を効率的に利用することはできない。 これらの制約に対処するため,動的大カーネル (DLK) と動的特徴融合 (DFF) モジュールを提案する。 DLKモジュールは、カーネルサイズや拡張率の異なる複数の大きなカーネルを使用して、マルチスケールの機能をキャプチャする。 その後、動的選択機構を用いて、グローバル情報に基づいて、最も重要な空間特徴を適応的に強調する。 さらに、DFFモジュールは、そのグローバル情報に基づいて、多スケールの局所特徴写像を適応的に融合する。 我々は、DLKとDFFを階層型トランスフォーマーアーキテクチャに統合し、D-Netと呼ばれる新しいアーキテクチャを開発する。 D-Netは、マルチスケールの大規模な受容場を効果的に利用し、グローバルな文脈情報を適応的に活用することができる。 拡張実験の結果,D-Netは腹部多臓器分節と多モジュール脳腫瘍分節を含む2つの容積分節タスクにおいて,他の最先端モデルよりも優れていた。 私たちのコードはhttps://github.com/sotiraslab/DLK.comで公開されています。

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