論文の概要: Demystifying the Effect of Receptive Field Size in U-Net Models for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16701v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 15:04:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 14:25:06.438802
• Title: Demystifying the Effect of Receptive Field Size in U-Net Models for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像分割のためのU-Netモデルにおける受容野サイズの影響
• Authors: Vincent Loos, Rohit Pardasani, Navchetan Awasthi,
• Abstract要約: この研究は、受信フィールド(RF)サイズとそのU-NetおよびAttention U-Netアーキテクチャへの影響について検討する。 その結果、より広いグローバルなコンテキストを捉えることと計算効率を維持することのバランスを保ちながら、最適なTRFサイズが存在することが示された。 また、U-Net(および注意U-Net)モデルのTRFを計算するツールも開発され、与えられたモデルとデータセットに対して適切なTRFサイズを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Medical image segmentation is a critical task in healthcare applications, and U-Nets have demonstrated promising results. This work delves into the understudied aspect of receptive field (RF) size and its impact on the U-Net and Attention U-Net architectures. This work explores several critical elements including the relationship between RF size, characteristics of the region of interest, and model performance, as well as the balance between RF size and computational costs for U-Net and Attention U-Net methods for different datasets. This work also proposes a mathematical notation for representing the theoretical receptive field (TRF) of a given layer in a network and proposes two new metrics - effective receptive field (ERF) rate and the Object rate to quantify the fraction of significantly contributing pixels within the ERF against the TRF area and assessing the relative size of the segmentation object compared to the TRF size respectively. The results demonstrate that there exists an optimal TRF size that successfully strikes a balance between capturing a wider global context and maintaining computational efficiency, thereby optimizing model performance. Interestingly, a distinct correlation is observed between the data complexity and the required TRF size; segmentation based solely on contrast achieved peak performance even with smaller TRF sizes, whereas more complex segmentation tasks necessitated larger TRFs. Attention U-Net models consistently outperformed their U-Net counterparts, highlighting the value of attention mechanisms regardless of TRF size. These novel insights present an invaluable resource for developing more efficient U-Net-based architectures for medical imaging and pave the way for future exploration. A tool is also developed that calculates the TRF for a U-Net (and Attention U-Net) model, and also suggest an appropriate TRF size for a given model and dataset.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは医療アプリケーションにとって重要な課題であり、U-Netsは有望な結果を示してきた。 この研究は、受信フィールド(RF)サイズとそのU-NetおよびAttention U-Netアーキテクチャへの影響について検討されている。 本研究は, RFサイズ, 関心領域の特徴, モデル性能の関係, 異なるデータセットに対するU-Net法と注意U-Net法におけるRFサイズと計算コストのバランスなど, いくつかの重要な要素について検討する。 本研究は、ネットワーク内の与えられた層の理論的受容場(TRF)を表す数学的表記法を提案し、実効受容場(ERF)レートとオブジェクトレートという2つの新しい指標を提案する。 その結果、より広いグローバルなコンテキストを捉えることと計算効率を維持することのバランスを保ち、モデル性能を最適化する最適なRFサイズが存在することが示された。 興味深いことに、データ複雑性と必要なRFサイズとの間には明確な相関関係が観察される; コントラストのみに基づくセグメンテーションは、より小さなRFサイズでも達成されたピーク性能にのみ依存するが、より複雑なセグメンテーションタスクはより大きなRFを必要とする。 注意 U-Net モデルは、TRF のサイズに関わらず、注意機構の価値を強調しながら、一貫して U-Net モデルよりも優れていた。 これらの新たな洞察は、医用イメージングのためのより効率的なU-Netベースのアーキテクチャを開発するための貴重なリソースを示し、将来の探査の道を開く。 また、U-Net(および注意U-Net)モデルのTRFを計算するツールも開発され、与えられたモデルとデータセットに対して適切なTRFサイズを提案する。

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