Fugu-MT 論文翻訳(概要): AWGUNET: Attention-Aided Wavelet Guided U-Net for Nuclei Segmentation in Histopathology Images

論文の概要: AWGUNET: Attention-Aided Wavelet Guided U-Net for Nuclei Segmentation in Histopathology Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08425v1
Date: Wed, 12 Jun 2024 17:10:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-13 15:47:23.019111
Title: AWGUNET: Attention-Aided Wavelet Guided U-Net for Nuclei Segmentation in Histopathology Images
Title（参考訳）: AWGUNET: 病理画像における核分割のための注意支援ウェーブレットガイドU-Net
Authors: Ayush Roy, Payel Pramanik, Dmitrii Kaplun, Sergei Antonov, Ram Sarkar,
Abstract要約: 本稿では,U-NetアーキテクチャとDenseNet-121バックボーンを組み合わせたセグメンテーション手法を提案する。本モデルでは,ウェーブレット誘導チャネルアテンションモジュールを導入し,セル境界のデライン化を促進させる。その結果,Mouseg と TNBC の2つの病理組織学的データセットを用いて,提案モデルの優位性を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.333686941245197
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurate nuclei segmentation in histopathological images is crucial for cancer diagnosis. Automating this process offers valuable support to clinical experts, as manual annotation is time-consuming and prone to human errors. However, automating nuclei segmentation presents challenges due to uncertain cell boundaries, intricate staining, and diverse structures. In this paper, we present a segmentation approach that combines the U-Net architecture with a DenseNet-121 backbone, harnessing the strengths of both to capture comprehensive contextual and spatial information. Our model introduces the Wavelet-guided channel attention module to enhance cell boundary delineation, along with a learnable weighted global attention module for channel-specific attention. The decoder module, composed of an upsample block and convolution block, further refines segmentation in handling staining patterns. The experimental results conducted on two publicly accessible histopathology datasets, namely Monuseg and TNBC, underscore the superiority of our proposed model, demonstrating its potential to advance histopathological image analysis and cancer diagnosis. The code is made available at: https://github.com/AyushRoy2001/AWGUNET.
Abstract（参考訳）: 病理組織像の正確な核分画は癌診断に不可欠である。このプロセスの自動化は、手動のアノテーションが時間がかかり、人間のエラーが生じるため、臨床専門家に貴重なサポートを提供する。しかし、核分割の自動化は、不確実な細胞の境界、複雑な染色、多様な構造によって困難を呈する。本稿では,U-NetアーキテクチャとDenseNet-121バックボーンを組み合わせたセグメンテーション手法を提案する。本モデルでは,ウェーブレット誘導型チャネルアテンションモジュールを導入し,セル境界のデライン化を促進させるとともに,学習可能なグローバルアテンションモジュールをチャネル固有のアテンションとして導入する。デコーダモジュールはアップサンプルブロックと畳み込みブロックで構成されており、染色パターンを扱う際のセグメンテーションをさらに洗練する。 Monuseg と TNBC の2つの公開された病理組織学的データセットを用いて行った実験結果から,提案モデルの優位性を実証し,病理組織学的画像解析と癌診断の進歩の可能性を示した。コードはhttps://github.com/AyushRoy2001/AWGUNET.comで公開されている。

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