論文の概要: A Novel Approach to Chest X-ray Lung Segmentation Using U-net and Modified Convolutional Block Attention Module

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14322v2
• Date: Tue, 7 May 2024 13:21:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 18:53:50.453938
• Title: A Novel Approach to Chest X-ray Lung Segmentation Using U-net and Modified Convolutional Block Attention Module
• Title（参考訳）: U-net と Modified Convolutional Block Attention Module を用いた胸部X線肺分画の新しいアプローチ
• Authors: Mohammad Ali Labbaf Khaniki, Mohammad Manthouri,
• Abstract要約: 本稿では,胸部X線像におけるU-netと注意機構を統合した肺分画の新しいアプローチを提案する。 提案手法は,CBAM(Convolutional Block Attention Module)を組み込むことで,U-netアーキテクチャを向上する。 CBAMとU-netアーキテクチャの採用は、医用画像の分野で大きな進歩を見せている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lung segmentation in chest X-ray images is of paramount importance as it plays a crucial role in the diagnosis and treatment of various lung diseases. This paper presents a novel approach for lung segmentation in chest X-ray images by integrating U-net with attention mechanisms. The proposed method enhances the U-net architecture by incorporating a Convolutional Block Attention Module (CBAM), which unifies three distinct attention mechanisms: channel attention, spatial attention, and pixel attention. The channel attention mechanism enables the model to concentrate on the most informative features across various channels. The spatial attention mechanism enhances the model's precision in localization by focusing on significant spatial locations. Lastly, the pixel attention mechanism empowers the model to focus on individual pixels, further refining the model's focus and thereby improving the accuracy of segmentation. The adoption of the proposed CBAM in conjunction with the U-net architecture marks a significant advancement in the field of medical imaging, with potential implications for improving diagnostic precision and patient outcomes. The efficacy of this method is validated against contemporary state-of-the-art techniques, showcasing its superiority in segmentation performance.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線像における肺分画は,様々な肺疾患の診断と治療において重要な役割を担っている。 本稿では,胸部X線像におけるU-netと注意機構を統合した肺分画の新しいアプローチを提案する。 提案手法は, チャネルアテンション, 空間アテンション, ピクセルアテンションの3つの異なるアテンション機構を統一したCBAM (Convolutional Block Attention Module) を組み込むことにより, U-net アーキテクチャを強化する。 チャネルアテンション機構により、モデルは様々なチャネルにまたがる最も情報性の高い特徴に集中することができる。 空間的注意機構は、重要な空間的位置に着目して、モデルの局所化における精度を高める。 最後に、画素アテンション機構により、モデルを個々のピクセルに集中させ、モデルのフォーカスをさらに洗練し、セグメンテーションの精度を向上させる。 CBAMとU-netアーキテクチャの併用は医療画像の分野で大きな進歩を遂げ、診断精度の向上や患者の予後向上に寄与する可能性が示唆された。 本手法の有効性は現代の最先端技術に対して検証され,セグメンテーション性能の優位性を示す。

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