論文の概要: Brain Tumor Classification using Vision Transformer with Selective Cross-Attention Mechanism and Feature Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17670v2
• Date: Mon, 25 Nov 2024 19:02:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:31:33.914496
• Title: Brain Tumor Classification using Vision Transformer with Selective Cross-Attention Mechanism and Feature Calibration
• Title（参考訳）: 視覚変換器を用いた脳腫瘍の分類 : 選択的クロスアテンション機構と特徴校正
• Authors: Mohammad Ali Labbaf Khaniki, Marzieh Mirzaeibonehkhater, Mohammad Manthouri, Elham Hasani,
• Abstract要約: 我々は,クロスアテンション融合モジュールの性能向上のための2つの新しいメカニズムを紹介する: 特徴メカニズム(FCM)と選択的クロスアテンション(SCA)である。 FCMは異なるブランチの機能を校正して互換性を高め、SCAは最も有益な機能に選択的に対応します。 提案手法は脳腫瘍の分類における他の最先端手法よりも優れており,精度と効率が向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
• License:
• Abstract: Brain tumor classification is a challenging task in medical image analysis. In this paper, we propose a novel approach to brain tumor classification using a vision transformer with a novel cross-attention mechanism. Our approach leverages the strengths of transformers in modeling long-range dependencies and multi-scale feature fusion. We introduce two new mechanisms to improve the performance of the cross-attention fusion module: Feature Calibration Mechanism (FCM) and Selective Cross-Attention (SCA). FCM calibrates the features from different branches to make them more compatible, while SCA selectively attends to the most informative features. Our experiments demonstrate that the proposed approach outperforms other state-of-the-art methods in brain tumor classification, achieving improved accuracy and efficiency. The proposed FCM and SCA mechanisms can be easily integrated into other vision transformer architectures, making them a promising direction for future research in medical image analysis. Experimental results confirm that our approach surpasses existing methods, achieving state-of-the-art performance in brain tumor classification tasks.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍の分類は、医療画像解析において難しい課題である。 本稿では,視覚変換器を用いた新しい脳腫瘍分類手法を提案する。 提案手法は,長距離依存とマルチスケール機能融合のモデル化におけるトランスフォーマーの強みを利用する。 本稿では, クロスアテンション融合モジュールの性能向上のための2つの新しいメカニズム, 特徴キャリブレーション機構(FCM)と選択的クロスアテンション(SCA)を紹介する。 FCMは異なるブランチの機能を校正し、互換性を高めます。 提案手法は脳腫瘍の分類における他の最先端手法よりも優れており,精度と効率が向上している。 提案したFCMおよびSCA機構は、他のビジョントランスフォーマーアーキテクチャに容易に組み込むことができ、医用画像解析における将来的な研究の方向性として期待できる。 実験の結果,脳腫瘍の分類作業において,既存の手法を超越し,最先端の性能を達成できることが確認された。

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