論文の概要: ODC-SA Net: Orthogonal Direction Enhancement and Scale Aware Network for Polyp Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06191v1
- Date: Fri, 10 May 2024 02:13:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-13 16:57:10.586743
- Title: ODC-SA Net: Orthogonal Direction Enhancement and Scale Aware Network for Polyp Segmentation
- Title（参考訳）: ODC-SAネット:ポリプセグメンテーションのための直交方向拡張とスケールアウェアネットワーク
- Authors: Chenhao Xu, Yudian Zhang, Kaiye Xu, Haijiang Zhu,
- Abstract要約: ポリプセグメンテーションのための直交方向拡張・スケールアウェアネットワーク(ODC-SAネット)を設計する。
ODCブロックは、転置された長方形畳み込みカーネルを用いて多方向の特徴を抽出することができる。
空間次元およびチャネル次元のスケール変化を強調するため,MSFA機構を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.624976855972012
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate polyp segmentation is crucial for the early detection and prevention of colorectal cancer. However, the existing polyp detection methods sometimes ignore multi-directional features and drastic changes in scale. To address these challenges, we design an Orthogonal Direction Enhancement and Scale Aware Network (ODC-SA Net) for polyp segmentation. The Orthogonal Direction Convolutional (ODC) block can extract multi-directional features using transposed rectangular convolution kernels through forming an orthogonal feature vector basis, which solves the issue of random feature direction changes and reduces computational load. Additionally, the Multi-scale Fusion Attention (MSFA) mechanism is proposed to emphasize scale changes in both spatial and channel dimensions, enhancing the segmentation accuracy for polyps of varying sizes. Extraction with Re-attention Module (ERA) is used to re-combinane effective features, and Structures of Shallow Reverse Attention Mechanism (SRA) is used to enhance polyp edge with low level information. A large number of experiments conducted on public datasets have demonstrated that the performance of this model is superior to state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 大腸癌の早期発見と予防には, 正確なポリープセグメンテーションが重要である。
しかし、既存のポリプ検出手法は、多方向の特徴や大規模な変化を無視することがある。
これらの課題に対処するために,ポリプセグメンテーションのためのOrthogonal Direction Enhancement and Scale Aware Network (ODC-SA Net) を設計する。
Orthogonal Direction Convolutional (ODC) ブロックは、直交する特徴ベクトル基底を形成することにより、直交する長方形畳み込みカーネルを用いて多方向の特徴を抽出し、ランダムな特徴方向変化の問題を解消し、計算負荷を削減する。
さらに,マルチスケール核融合注意機構 (MSFA) を提案し,空間次元とチャネル次元のスケール変化を強調し,異なる大きさのポリプのセグメンテーション精度を高める。
Re-Atention Module (ERA) による抽出は, 有効機能の再結合に利用され, 低レベル情報によるポリプエッジの強化にはSRA (Structures of Shallow Reverse Attention Mechanism) が使用される。
公開データセットで実施された多数の実験では、このモデルの性能が最先端の手法よりも優れていることが示されている。
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