論文の概要: MTS-Net: Dual-Enhanced Positional Multi-Head Self-Attention for 3D CT Diagnosis of May-Thurner Syndrome

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04680v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 06:51:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-10 15:09:53.896724
• Title: MTS-Net: Dual-Enhanced Positional Multi-Head Self-Attention for 3D CT Diagnosis of May-Thurner Syndrome
• Title（参考訳）: MTS-NetによるMay-Thurner症候群の3次元CT診断
• Authors: Yixin Huang, Yiqi Jin, Ke Tao, Kaijian Xia, Jianfeng Gu, Lei Yu, Lan Du, Cunjian Chen,
• Abstract要約: May-Thurner syndrome (MTS) は、人口の20%以上に影響を与える可能性があり、腸大腿深部静脈血栓症のリスクが高まる。 CT スキャンによるMay-Thurner 症候群の診断のために,MTS-Net という3次元深層学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.816470749560624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: May-Thurner Syndrome (MTS), also known as iliac vein compression syndrome or Cockett's syndrome, is a condition potentially impacting over 20 percent of the population, leading to an increased risk of iliofemoral deep venous thrombosis. In this paper, we present a 3D-based deep learning approach called MTS-Net for diagnosing May-Thurner Syndrome using CT scans. To effectively capture the spatial-temporal relationship among CT scans and emulate the clinical process of diagnosing MTS, we propose a novel attention module called the dual-enhanced positional multi-head self-attention (DEP-MHSA). The proposed DEP-MHSA reconsiders the role of positional embedding and incorporates a dual-enhanced positional embedding in both attention weights and residual connections. Further, we establish a new dataset, termed MTS-CT, consisting of 747 subjects. Experimental results demonstrate that our proposed approach achieves state-of-the-art MTS diagnosis results, and our self-attention design facilitates the spatial-temporal modeling. We believe that our DEP-MHSA is more suitable to handle CT image sequence modeling and the proposed dataset enables future research on MTS diagnosis. We make our code and dataset publicly available at: https://github.com/Nutingnon/MTS_dep_mhsa.
• Abstract（参考訳）: メイサーナー症候群(英: May-Thurner syndrome、MTS)は、腸骨静脈圧迫症候群(英: iliac vein compression syndrome)またはコケット症候群(英: Cockett's syndrome)とも呼ばれる疾患で、人口の20%以上に影響を与える可能性があり、腸大腿深部静脈血栓症のリスクが高まる。 本稿では,CTスキャンを用いたMay-Thurner 症候群の診断のための3次元深層学習手法 MTS-Net を提案する。 本研究は,CTスキャンの空間的時間的関係を効果的に把握し,MSSの診断過程をエミュレートするために,DEP-MHSAと呼ばれる新しい注意モジュールを提案する。 提案したDEP-MHSAは、位置埋め込みの役割を再考し、注意重みと残留接続の両方にデュアルエンハンスな位置埋め込みを組み込む。 さらに、747名の被験者からなる新しいデータセット MTS-CT を構築した。 実験により,提案手法は最先端のMTS診断結果を実現し,自己注意設計により時空間モデリングが容易であることが示された。 我々はDEP-MHSAがCT画像のシーケンスモデリングにより適していると考え,提案したデータセットは将来のMTS診断研究を可能にする。 コードとデータセットをhttps://github.com/Nutingnon/MTS_dep_mhsa.comで公開しています。

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