論文の概要: All-In-One Medical Image Restoration via Task-Adaptive Routing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19769v1
- Date: Thu, 30 May 2024 07:34:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 15:38:52.437015
- Title: All-In-One Medical Image Restoration via Task-Adaptive Routing
- Title（参考訳）: タスク適応型ルーティングによるオールインワン医療画像復元
- Authors: Zhiwen Yang, Haowei Chen, Ziniu Qian, Yang Yi, Hui Zhang, Dan Zhao, Bingzheng Wei, Yan Xu,
- Abstract要約: 我々は、単一のユニバーサルモデルで複数の異なるMedIRタスクに対処することを目的とした、オールインワンの医療画像復元の課題に焦点を当てた。
本稿では,タスク適応型ルーティング戦略を提案する。
提案するtextbfAll-in-one textbfMedical textbfImage textbfRestoration (textbfAMIR) ネットワークは、3つのMedIRタスクで最先端のパフォーマンスを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.251572254628778
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Although single-task medical image restoration (MedIR) has witnessed remarkable success, the limited generalizability of these methods poses a substantial obstacle to wider application. In this paper, we focus on the task of all-in-one medical image restoration, aiming to address multiple distinct MedIR tasks with a single universal model. Nonetheless, due to significant differences between different MedIR tasks, training a universal model often encounters task interference issues, where different tasks with shared parameters may conflict with each other in the gradient update direction. This task interference leads to deviation of the model update direction from the optimal path, thereby affecting the model's performance. To tackle this issue, we propose a task-adaptive routing strategy, allowing conflicting tasks to select different network paths in spatial and channel dimensions, thereby mitigating task interference. Experimental results demonstrate that our proposed \textbf{A}ll-in-one \textbf{M}edical \textbf{I}mage \textbf{R}estoration (\textbf{AMIR}) network achieves state-of-the-art performance in three MedIR tasks: MRI super-resolution, CT denoising, and PET synthesis, both in single-task and all-in-one settings. The code and data will be available at \href{https://github.com/Yaziwel/All-In-One-Medical-Image-Restoration-via-Task-Adaptive-Routing.git}{https://github.com/Yaziwel/AMIR}.
- Abstract（参考訳）: シングルタスクの医療画像復元(MedIR)は目覚ましい成功をみせたが、これらの手法の限定的な一般化は、幅広い応用に重大な障害をもたらす。
本稿では,単一のユニバーサルモデルを用いて,複数の異なるMedIRタスクに対処することを目的とした,オールインワン医療画像復元の課題に焦点を当てた。
それでも、異なるMedIRタスク間で大きな違いがあるため、ユニバーサルモデルのトレーニングは、共通のパラメータを持つ異なるタスクが勾配更新方向で互いに衝突する可能性のあるタスク干渉問題にしばしば遭遇する。
このタスク干渉は、モデル更新方向を最適経路から逸脱させ、モデルの性能に影響を及ぼす。
この問題に対処するために,タスク適応型ルーティング戦略を提案する。これにより,競合するタスクが空間的,チャネル的に異なるネットワークパスを選択でき,タスク干渉を軽減できる。
実験の結果、MedIRの3つのタスク(MRI超解像、CTデノイング、PET合成)において、単一のタスクとオールインワン設定の両方で、最新のパフォーマンスを実現する。
コードとデータは \href{https://github.com/Yaziwel/All-In-One-Medical-Image-Restoration-via-Task-Adaptive-Routing.git}{https://github.com/Yaziwel/AMIR} で入手できる。
関連論文リスト
- Instruction-Driven Fusion of Infrared-Visible Images: Tailoring for Diverse Downstream Tasks [9.415977819944246]
赤外線と可視光融合技術の主な価値は、下流のタスクに融合結果を適用することである。
既存の手法では、トレーニングの複雑さが増し、個々のタスクのパフォーマンスが著しく損なわれるといった課題に直面している。
本稿では,タスク指向適応制御(T-OAR)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-14T12:02:01Z) - Comprehensive Generative Replay for Task-Incremental Segmentation with Concurrent Appearance and Semantic Forgetting [49.87694319431288]
一般的なセグメンテーションモデルは、異なる画像ソースからの様々なオブジェクトを含む様々なタスクに対して、ますます好まれている。
画像とマスクのペアを合成することで外観と意味の知識を復元する包括的生成(CGR)フレームワークを提案する。
漸進的タスク(心身、基礎、前立腺のセグメンテーション)の実験は、同時出現と意味的忘れを緩和する上で、明らかな優位性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-28T10:05:58Z) - Masked Contrastive Reconstruction for Cross-modal Medical Image-Report
Retrieval [3.5314225883644945]
クロスモーダル・メディカル・リポート検索は臨床診断や様々な医療生成タスクにおいて重要な役割を担っている。
本稿では,マスク付きデータを両タスクの唯一の入力として利用するMasked Contrastive and Reconstruction (MCR) という効率的なフレームワークを提案する。
これにより、タスク接続が強化され、情報の干渉や競合が軽減されると同時に、必要なGPUメモリとトレーニング時間を大幅に短縮する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-26T01:14:10Z) - Rotated Multi-Scale Interaction Network for Referring Remote Sensing Image Segmentation [63.15257949821558]
Referring Remote Sensing Image (RRSIS)は、コンピュータビジョンと自然言語処理を組み合わせた新しい課題である。
従来の参照画像(RIS)アプローチは、空中画像に見られる複雑な空間スケールと向きによって妨げられている。
本稿ではRMSIN(Rotated Multi-Scale Interaction Network)を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-19T08:14:14Z) - Learning Task-preferred Inference Routes for Gradient De-conflict in
Multi-output DNNs [19.93508108127782]
マルチ出力ディープニューラルネットワークは複数のタスクブランチを含む。
これらのタスクは、通常、異なるタスク推論経路の絡み合いにつながる部分的なネットワークフィルタを共有する。
本研究では,DR-MGFという新しい勾配分解アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-31T13:32:27Z) - Multi-task Paired Masking with Alignment Modeling for Medical
Vision-Language Pre-training [55.56609500764344]
本稿では,マルチタスク・ペアド・マスキング・アライメント(MPMA)に基づく統合フレームワークを提案する。
また, メモリ拡張クロスモーダルフュージョン (MA-CMF) モジュールを導入し, 視覚情報を完全統合し, レポート再構築を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-13T13:53:48Z) - Musketeer: Joint Training for Multi-task Vision Language Model with Task Explanation Prompts [75.75548749888029]
本稿では,全てのタスクに対してパラメータを共同で訓練し,複数の異種タスク間で完全に共有する視覚言語モデルを提案する。
単一のモデルで、Musteteerは単一のタスクでトレーニングされた強いベースラインに匹敵する結果を得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-11T17:57:49Z) - Uni-Perceiver: Pre-training Unified Architecture for Generic Perception
for Zero-shot and Few-shot Tasks [73.63892022944198]
我々はUni-Perceiverという汎用認識アーキテクチャを提案する。
様々なモダリティやタスクを、統一されたモデリングと共有パラメータで処理します。
その結果、チューニングなしで事前学習したモデルは、新しいタスクでも合理的なパフォーマンスを達成できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-02T18:59:50Z) - Conflict-Averse Gradient Descent for Multi-task Learning [56.379937772617]
マルチタスクモデルを最適化する際の大きな課題は、矛盾する勾配である。
本稿では、平均損失関数を最小化する衝突-逆勾配降下(CAGrad)を導入する。
CAGradは目標を自動的にバランスし、平均損失よりも最小限に確実に収束する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-26T22:03:51Z) - Task Transformer Network for Joint MRI Reconstruction and
Super-Resolution [35.2868027332665]
共同MRI再構成と超解像のためのエンドツーエンドタスクトランスフォーマネットワーク(T$2$Net)を提案する。
我々のフレームワークは,2つのサブブランチに分割した再構成と超解像を組み合わせ,その特徴をクエリとキーとして表現する。
実験結果から,我々のマルチタスクモデルは先進的な逐次手法よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-12T10:59:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。