論文の概要: LHU-Net: a Lean Hybrid U-Net for Cost-efficient, High-performance Volumetric Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05102v3
• Date: Wed, 16 Jul 2025 12:28:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-17 19:00:10.970195
• Title: LHU-Net: a Lean Hybrid U-Net for Cost-efficient, High-performance Volumetric Segmentation
• Title（参考訳）: LHU-Net: 低コストで高性能なボリュームセグメンテーションのためのリーンハイブリッドU-Net
• Authors: Yousef Sadegheih, Afshin Bozorgpour, Pratibha Kumari, Reza Azad, Dorit Merhof,
• Abstract要約: ボリューム医療画像分割のためのリーンハイブリッドU-NetであるLHU-Netを提案する。 LHU-Netは、チャンネルの特徴を洗練する前に空間的特徴抽出を優先し、効率と精度の両方を最適化する。 Synapse、Left Atrial、BraTS-Decathlon、Lung-Decathlonの4つのベンチマークデータセットによる評価
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.168081528698768
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rise of Transformer architectures has advanced medical image segmentation, leading to hybrid models that combine Convolutional Neural Networks (CNNs) and Transformers. However, these models often suffer from excessive complexity and fail to effectively integrate spatial and channel features, crucial for precise segmentation. To address this, we propose LHU-Net, a Lean Hybrid U-Net for volumetric medical image segmentation. LHU-Net prioritizes spatial feature extraction before refining channel features, optimizing both efficiency and accuracy. Evaluated on four benchmark datasets (Synapse, Left Atrial, BraTS-Decathlon, and Lung-Decathlon), LHU-Net consistently outperforms existing models across diverse modalities (CT/MRI) and output configurations. It achieves state-of-the-art Dice scores while using four times fewer parameters and 20% fewer FLOPs than competing models, without the need for pre-training, additional data, or model ensembles. With an average of 11 million parameters, LHU-Net sets a new benchmark for computational efficiency and segmentation accuracy. Our implementation is available on GitHub: https://github.com/xmindflow/LHUNet
• Abstract（参考訳）: Transformerアーキテクチャの台頭は、高度な医用画像セグメンテーションをもたらし、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とTransformerを組み合わせたハイブリッドモデルにつながっている。 しかし、これらのモデルはしばしば過度な複雑さに悩まされ、正確なセグメンテーションに欠かせない空間的特徴とチャネル的特徴を効果的に統合することができない。 そこで本研究では,医療画像のボリューム分割のためのLHU-Netを提案する。 LHU-Netは、チャンネルの特徴を洗練する前に空間的特徴抽出を優先し、効率と精度の両方を最適化する。 4つのベンチマークデータセット(Synapse、Left Atrial、BraTS-Decathlon、Lung-Decathlon)で評価されたLHU-Netは、さまざまなモード(CT/MRI)と出力構成で、既存のモデルよりも一貫して優れています。 4倍のパラメータと20%のFLOPを使用して、事前トレーニング、追加データ、モデルアンサンブルを必要とせず、最先端のDiceスコアを達成している。 平均1100万のパラメータを持つLHU-Netは、計算効率とセグメンテーション精度の新たなベンチマークを設定する。 私たちの実装はGitHubで利用可能です。

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