論文の概要: Advancing Medical Image Segmentation with Mini-Net: A Lightweight Solution Tailored for Efficient Segmentation of Medical Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17520v4
- Date: Sat, 21 Sep 2024 03:05:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 02:07:29.263695
- Title: Advancing Medical Image Segmentation with Mini-Net: A Lightweight Solution Tailored for Efficient Segmentation of Medical Images
- Title（参考訳）: Mini-Netによる医用画像分割の促進:医用画像の効率的な分別を目的とした軽量化
- Authors: Syed Javed, Tariq M. Khan, Abdul Qayyum, Hamid Alinejad-Rokny, Arcot Sowmya, Imran Razzak,
- Abstract要約: Mini-Netは医療画像用に設計された軽量セグメンテーションネットワークである。
パラメータが38,000未満のMini-Netは、高周波数と低周波数の両方を効率的にキャプチャする。
DRIVE, STARE, ISIC-2016, ISIC-2018, MoNuSegなど,様々なデータセット上でMini-Netを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.48562660373185
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Accurate segmentation of anatomical structures and abnormalities in medical images is crucial for computer-aided diagnosis and analysis. While deep learning techniques excel at this task, their computational demands pose challenges. Additionally, some cutting-edge segmentation methods, though effective for general object segmentation, may not be optimised for medical images. To address these issues, we propose Mini-Net, a lightweight segmentation network specifically designed for medical images. With fewer than 38,000 parameters, Mini-Net efficiently captures both high- and low-frequency features, enabling real-time applications in various medical imaging scenarios. We evaluate Mini-Net on various datasets, including DRIVE, STARE, ISIC-2016, ISIC-2018, and MoNuSeg, demonstrating its robustness and good performance compared to state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 医用画像における解剖学的構造と異常の正確なセグメンテーションは,コンピュータによる診断・解析に不可欠である。
このタスクではディープラーニングの技術が優れていますが、その計算要求は課題を引き起こします。
また, 一般的な物体分割には有効であるが, 医用画像には最適でない部分分割法もある。
これらの課題に対処するために,医用画像に特化して設計された軽量セグメンテーションネットワークであるMini-Netを提案する。
パラメータが38,000未満のMini-Netは、高周波数と低周波数の両方の機能を効率的にキャプチャし、様々な医療画像シナリオにおけるリアルタイムのアプリケーションを可能にする。
DRIVE, STARE, ISIC-2016, ISIC-2018, MoNuSegなどの各種データセット上でMini-Netを評価し, 最先端手法と比較して, その堅牢性と優れた性能を示す。
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