論文の概要: LHU-Net: A Light Hybrid U-Net for Cost-Efficient, High-Performance Volumetric Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05102v1
• Date: Sun, 7 Apr 2024 22:58:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 15:53:11.311045
• Title: LHU-Net: A Light Hybrid U-Net for Cost-Efficient, High-Performance Volumetric Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: LHU-Net: 低コストで高性能な医用医用画像分割のための軽量ハイブリッドU-Net
• Authors: Yousef Sadegheih, Afshin Bozorgpour, Pratibha Kumari, Reza Azad, Dorit Merhof,
• Abstract要約: 医用画像セグメンテーションに最適化された軽量ハイブリッドU-NetアーキテクチャであるLHU-Netを紹介する。 LHU-Netは、より深い層におけるチャネルベースの特徴に焦点を移す前に、初期層における空間的特徴分析を慎重に優先順位付けするように設計されている。 LHU-Netの実装はGitHubのリサーチコミュニティで自由に利用できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.168081528698768
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As a result of the rise of Transformer architectures in medical image analysis, specifically in the domain of medical image segmentation, a multitude of hybrid models have been created that merge the advantages of Convolutional Neural Networks (CNNs) and Transformers. These hybrid models have achieved notable success by significantly improving segmentation accuracy. Yet, this progress often comes at the cost of increased model complexity, both in terms of parameters and computational demand. Moreover, many of these models fail to consider the crucial interplay between spatial and channel features, which could further refine and improve segmentation outcomes. To address this, we introduce LHU-Net, a Light Hybrid U-Net architecture optimized for volumetric medical image segmentation. LHU-Net is meticulously designed to prioritize spatial feature analysis in its initial layers before shifting focus to channel-based features in its deeper layers, ensuring a comprehensive feature extraction process. Rigorous evaluation across five benchmark datasets - Synapse, LA, Pancreas, ACDC, and BRaTS 2018 - underscores LHU-Net's superior performance, showcasing its dual capacity for efficiency and accuracy. Notably, LHU-Net sets new performance benchmarks, such as attaining a Dice score of 92.66 on the ACDC dataset, while simultaneously reducing parameters by 85% and quartering the computational load compared to existing state-of-the-art models. Achieved without any reliance on pre-training, additional data, or model ensemble, LHU-Net's effectiveness is further evidenced by its state-of-the-art performance across all evaluated datasets, utilizing fewer than 11 million parameters. This achievement highlights that balancing computational efficiency with high accuracy in medical image segmentation is feasible. Our implementation of LHU-Net is freely accessible to the research community on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 医用画像解析におけるトランスフォーマーアーキテクチャの台頭,特に医用画像セグメンテーションの分野において,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーの利点を融合させるハイブリッドモデルが多数作成されている。 これらのハイブリッドモデルは、セグメンテーションの精度を大幅に改善することで、顕著な成功を収めた。 しかし、この進歩はしばしば、パラメータと計算要求の両方の観点から、モデルの複雑さが増大するコストが伴う。 さらに、これらのモデルの多くは、空間的特徴とチャネル的特徴の間の重要な相互作用を考慮せず、セグメント化の結果をさらに洗練し改善する可能性がある。 そこで本研究では,医療画像のボリューム分割に最適化された軽量ハイブリッドU-NetアーキテクチャであるLHU-Netを紹介する。 LHU-Netは、より深い層におけるチャネルベースの特徴に焦点を移す前に、初期層における空間的特徴分析を慎重に優先順位付けするように設計されている。 Synapse、LA、Pancreas、ACDC、BRaTS 2018という5つのベンチマークデータセットの厳密な評価は、LHU-Netの優れたパフォーマンスを強調し、効率性と正確性を示す。 特に、LHU-Netは、ACDCデータセットでDiceスコア92.66を達成するなど、新しいパフォーマンスベンチマークを設定し、同時にパラメータを85%削減し、既存の最先端モデルと比較して計算負荷を4分の1に減らした。 事前トレーニングや追加データ、モデルアンサンブルに頼らずに、LHU-Netの有効性は、すべての評価データセットの最先端のパフォーマンスによって証明され、1100万以上のパラメータを使用する。 この成果は、医用画像のセグメンテーションにおいて高い精度で計算効率をバランスさせることが可能であることを強調している。 LHU-Netの実装はGitHubのリサーチコミュニティで自由に利用できます。

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