論文の概要: Exploiting Scale-Variant Attention for Segmenting Small Medical Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07720v4
• Date: Mon, 5 Aug 2024 07:56:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 20:28:55.179681
• Title: Exploiting Scale-Variant Attention for Segmenting Small Medical Objects
• Title（参考訳）: 小型医用物体の分別におけるスケール・ヴァリアント留意点の検討
• Authors: Wei Dai, Rui Liu, Zixuan Wu, Tianyi Wu, Min Wang, Junxian Zhou, Yixuan Yuan, Jun Liu,
• Abstract要約: 医用画像中の小型物体を正確にセグメント化するための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、Dice係数の平均96.12%、96.11%、89.79%、84.15%、80.25%、73.05%、および72.58%を達成した。
• 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. Identifying mild syndrome with small pathological regions serves as an ominous warning and is fundamental in the early diagnosis of diseases. While deep learning algorithms, particularly convolutional neural networks (CNNs), have shown promise in segmenting medical objects, analyzing small areas in medical images remains challenging. This difficulty arises due to information losses and compression defects from convolution and pooling operations in CNNs, which become more pronounced as the network deepens, especially for small medical objects. To address these challenges, we propose a novel scale-variant attention-based network (SvANet) for accurately segmenting small-scale objects in medical images. The SvANet consists of scale-variant attention, cross-scale guidance, Monte Carlo 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。 軽度症候群を小さな病理領域で同定することは、異常な警告であり、疾患の早期診断に必須である。 深層学習アルゴリズム、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、医療オブジェクトのセグメンテーションにおいて有望であるが、医療画像の小さな領域を分析することは依然として困難である。 この困難は、情報損失とCNNにおける畳み込みとプール操作による圧縮欠陥によって生じる。 これらの課題に対処するために,医療画像中の小型物体を正確にセグメント化するための,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、スケールの異なる注意、クロススケールガイダンス、モンテカルロの注意、およびビジョントランスフォーマーで構成されており、小さな医療オブジェクトの識別を強化するために、クロススケールな特徴を取り入れ、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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