論文の概要: Implantable Adaptive Cells: A Novel Enhancement for Pre-Trained U-Nets in Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03420v2
• Date: Thu, 06 Mar 2025 12:52:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 17:59:00.374712
• Title: Implantable Adaptive Cells: A Novel Enhancement for Pre-Trained U-Nets in Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 組込み型適応細胞 : 医用画像分割におけるプレトレーニングU-Netの新たな拡張
• Authors: Emil Benedykciuk, Marcin Denkowski, Grzegorz Wójcik,
• Abstract要約: 本稿では,医用画像分割におけるトレーニング済みニューラルネットワークの性能向上のための新しいアプローチを提案する。 本稿では, 部分連結DARTSをベースとした小型モジュールであるIAC(Indegable Adaptive Cell)のコンセプトを提案する。 MRIとCT画像を用いた4つの医学データセットの実験では、様々なU-Net構成に対して一貫した精度の向上が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel approach to enhance the performance of pre-trained neural networks in medical image segmentation using gradient-based Neural Architecture Search (NAS) methods. We present the concept of Implantable Adaptive Cell (IAC), small modules identified through Partially-Connected DARTS based approach, designed to be injected into the skip connections of an existing and already trained U-shaped model. Unlike traditional NAS methods, our approach refines existing architectures without full retraining. Experiments on four medical datasets with MRI and CT images show consistent accuracy improvements on various U-Net configurations, with segmentation accuracy gain by approximately 5 percentage points across all validation datasets, with improvements reaching up to 11\%pt in the best-performing cases. The findings of this study not only offer a cost-effective alternative to the complete overhaul of complex models for performance upgrades but also indicate the potential applicability of our method to other architectures and problem domains.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,勾配に基づくニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)法を用いた医用画像セグメンテーションにおける事前学習ニューラルネットワークの性能向上のための新しいアプローチを提案する。 本稿では,既存のU字型モデルのスキップ接続にインジェクトされるように設計された,部分接続型DARTSを用いた小型モジュールである埋め込み型適応細胞(IAC)について述べる。 従来のNASメソッドとは異なり、我々のアプローチは、完全に再トレーニングすることなく既存のアーキテクチャを洗練します。 MRIとCT画像を用いた4つの医療データセットの実験では、様々なU-Net構成において一貫した精度の向上が示され、セグメンテーション精度は、すべてのバリデーションデータセットで約5パーセント向上し、最高のパフォーマンスケースでは最大116%向上した。 本研究は,性能向上のための複雑なモデルの完全オーバーホールに代えて,コスト効率のよい代替手段を提供するとともに,本手法を他のアーキテクチャや問題領域に適用する可能性を示している。

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