論文の概要: Deep models for stroke segmentation: do complex architectures always perform better?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17177v2
• Date: Sat, 16 Nov 2024 14:01:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:30:02.643633
• Title: Deep models for stroke segmentation: do complex architectures always perform better?
• Title（参考訳）: 脳卒中セグメンテーションのためのディープモデル: 複雑なアーキテクチャは常により良いパフォーマンスを保っていますか?
• Authors: Yalda Zafari-Ghadim, Ahmed Soliman, Yousif Yousif, Ahmed Ibrahim, Essam A. Rashed, Mohamed Mabrok,
• Abstract要約: ストロークセグメンテーションは脳卒中患者の診断と治療において重要な役割を担っている。 一般的な医用画像分割のためのディープモデルが導入された。 本研究では,最近提案された4種類の深部モデルを選択し,脳卒中セグメンテーションの性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4651272514940197
• License:
• Abstract: Stroke segmentation plays a crucial role in the diagnosis and treatment of stroke patients by providing spatial information about affected brain regions and the extent of damage. Segmenting stroke lesions accurately is a challenging task, given that conventional manual techniques are time consuming and prone to errors. Recently, advanced deep models have been introduced for general medical image segmentation, demonstrating promising results that surpass many state of the art networks when evaluated on specific datasets. With the advent of the vision Transformers, several models have been introduced based on them, while others have aimed to design better modules based on traditional convolutional layers to extract long-range dependencies like Transformers. The question of whether such high-level designs are necessary for all segmentation cases to achieve the best results remains unanswered. In this study, we selected four types of deep models that were recently proposed and evaluated their performance for stroke segmentation: a pure Transformer-based architecture (DAE-Former), two advanced CNN-based models (LKA and DLKA) with attention mechanisms in their design, an advanced hybrid model that incorporates CNNs with Transformers (FCT), and the well-known self-adaptive nnUNet framework with its configuration based on given data. We examined their performance on two publicly available datasets, and found that the nnUNet achieved the best results with the simplest design among all. Revealing the robustness issue of Transformers to such variabilities serves as a potential reason for their weaker performance. Furthermore, nnUNet's success underscores the significant impact of preprocessing and postprocessing techniques in enhancing segmentation results, surpassing the focus solely on architectural designs
• Abstract（参考訳）: ストロークセグメンテーションは脳卒中患者の診断と治療において重要な役割を担っている。 従来の手技は時間がかかり、エラーを起こしやすいことを考えると、脳卒中を正確に分類することは難しい作業である。 近年,一般的な医用画像セグメンテーションのための高度な深層モデルが導入され,特定のデータセットで評価すると,多くの最先端ネットワークを超える有望な結果が示された。 ビジョントランスフォーマーの出現により、いくつかのモデルがそれらに基づいて導入され、他のモデルはトランスフォーマーのような長距離依存関係を抽出するために、従来の畳み込みレイヤに基づいたより良いモジュールを設計することを目指している。 最良の結果を得るためには、すべてのセグメンテーションケースにそのようなハイレベルな設計が必要であるかどうかという問題は未解決のままである。 本研究では,最近提案されたストロークセグメンテーションの性能を評価した4種類のディープモデルを選択した。純粋なトランスフォーマーベースアーキテクチャ (DAE-Former) と2つの高度なCNNベースモデル (LKAとDLKA) と,CNNとトランスフォーマー(FCT)を組み込んだ高度なハイブリッドモデルと,その構成を与えられたデータを基にした自己適応型nnUNetフレームワークである。 2つの公開データセットでそれらの性能を調べたところ、nUNetは最もシンプルな設計で最高の結果を得たことがわかった。 トランスフォーマーのロバスト性問題をそのような変動に展開することは、より弱い性能の潜在的理由である。 さらに、nnUNetの成功は、セグメンテーション結果の強化において前処理と後処理技術がアーキテクチャ設計のみに焦点を超越した大きな影響を浮き彫りにしている。

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