論文の概要: SvANet: A Scale-variant Attention-based Network for Small Medical Object Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07720v3
- Date: Thu, 25 Jul 2024 11:15:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 18:37:36.608281
- Title: SvANet: A Scale-variant Attention-based Network for Small Medical Object Segmentation
- Title(参考訳): SvANet:小さな医療用オブジェクトセグメンテーションのためのスケール可変アテンションベースネットワーク
- Authors: Wei Dai, Rui Liu, Zixuan Wu, Tianyi Wu, Min Wang, Junxian Zhou, Yixuan Yuan, Jun Liu,
- Abstract要約: 軽度の感染部位を有する軽度の症候群は、異常な警告であり、疾患の早期診断の最前線である。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のような深層学習アルゴリズムは、自然または医学的対象のセグメンテーションに使用されている。
医用画像における小型物体分割を高精度に行うための,新しいスケール可変アテンションベースネットワーク(SvANet)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 33.89429273976198
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Early detection and accurate diagnosis can predict the risk of malignant disease transformation, thereby increasing the probability of effective treatment. A mild syndrome with small infected regions is an ominous warning and is foremost in the early diagnosis of diseases. Deep learning algorithms, such as convolutional neural networks (CNNs), have been used to segment natural or medical objects, showing promising results. However, analyzing medical objects of small areas in images remains a challenge due to information losses and compression defects caused by convolution and pooling operations in CNNs. These losses and defects become increasingly significant as the network deepens, particularly for small medical objects. To address these challenges, we propose a novel scale-variant attention-based network (SvANet) for accurate small-scale object segmentation in medical images. The SvANet consists of Monte Carlo attention, scale-variant attention, and vision transformer, which incorporates cross-scale features and alleviates compression artifacts for enhancing the discrimination of small medical objects. Quantitative experimental results demonstrate the superior performance of SvANet, achieving 96.12%, 96.11%, 89.79%, 84.15%, 80.25%, 73.05%, and 72.58% in mean Dice coefficient for segmenting kidney tumors, skin lesions, hepatic tumors, polyps, surgical excision cells, retinal vasculatures, and sperms, which occupy less than 1% of the image areas in KiTS23, ISIC 2018, ATLAS, PolypGen, TissueNet, FIVES, and SpermHealth datasets, respectively.
- Abstract(参考訳): 早期発見と正確な診断は悪性疾患の再発のリスクを予測し、効果的治療の確率を高めることができる。
軽度の感染部位を有する軽度の症候群は、異常な警告であり、疾患の早期診断の最前線である。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のようなディープラーニングアルゴリズムは、自然または医学的なオブジェクトを分割するために使われ、有望な結果を示している。
しかし、画像内の小さな領域の医療対象を分析することは、CNNにおける畳み込みやプール操作によって引き起こされる情報損失と圧縮欠陥のため、依然として課題である。
これらの損失と欠陥は、ネットワークが深まるにつれて、特に小さな医療オブジェクトにとって、ますます顕著になる。
これらの課題に対処するために,医用画像における小型物体分割を正確に行うための,新しいスケール可変アテンションベースネットワーク(SvANet)を提案する。
SvANetはモンテカルロ・アテンション、スケール可変アテンション、ビジョン・トランスフォーマーで構成されており、クロススケールな特徴を取り入れ、小さな医療オブジェクトの識別を強化するために圧縮アーティファクトを緩和している。
定量的実験の結果、SvANetは96.12%、96.11%、89.79%、84.15%、80.25%、73.05%、および72.58%を達成し、それぞれKiTS23、ISIC 2018、ATLAS、PolypGen、TioNet、FIVES、SpermHealthの各データセットの画像領域の1%未満を占める腎臓腫瘍、皮膚病変、肝腫瘍、ポリープ、外科切除細胞、網膜血管、精子の分画係数を推定した。
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