論文の概要: Representing Topological Self-Similarity Using Fractal Feature Maps for Accurate Segmentation of Tubular Structures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14754v1
- Date: Sat, 20 Jul 2024 05:22:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-23 21:04:01.089635
- Title: Representing Topological Self-Similarity Using Fractal Feature Maps for Accurate Segmentation of Tubular Structures
- Title（参考訳）: フラクタル特徴写像を用いた管状構造の正確なセグメント化のためのトポロジカル自己相似性表現
- Authors: Jiaxing Huang, Yanfeng Zhou, Yaoru Luo, Guole Liu, Heng Guo, Ge Yang,
- Abstract要約: 本研究では,FDをピクセルレベルまで拡張することにより,フラクタル特徴を深層学習モデルに組み込む。
得られたフラクタル特徴写像(FFM)はモデルへの追加入力と損失関数の重み付けとして組み込まれる。
5つの管状構造データセットの実験は、我々のアプローチの有効性とロバスト性を検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.038095281876071
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate segmentation of long and thin tubular structures is required in a wide variety of areas such as biology, medicine, and remote sensing. The complex topology and geometry of such structures often pose significant technical challenges. A fundamental property of such structures is their topological self-similarity, which can be quantified by fractal features such as fractal dimension (FD). In this study, we incorporate fractal features into a deep learning model by extending FD to the pixel-level using a sliding window technique. The resulting fractal feature maps (FFMs) are then incorporated as additional input to the model and additional weight in the loss function to enhance segmentation performance by utilizing the topological self-similarity. Moreover, we extend the U-Net architecture by incorporating an edge decoder and a skeleton decoder to improve boundary accuracy and skeletal continuity of segmentation, respectively. Extensive experiments on five tubular structure datasets validate the effectiveness and robustness of our approach. Furthermore, the integration of FFMs with other popular segmentation models such as HR-Net also yields performance enhancement, suggesting FFM can be incorporated as a plug-in module with different model architectures. Code and data are openly accessible at https://github.com/cbmi-group/FFM-Multi-Decoder-Network.
- Abstract（参考訳）: 長い管状構造の正確なセグメンテーションは、生物学、医学、リモートセンシングなど、幅広い分野において必要である。
このような構造の複雑な位相と幾何学は、しばしば重要な技術的課題を引き起こす。
このような構造の基本的な性質は、その位相的自己相似性であり、フラクタル次元(FD)のようなフラクタル的特徴によって定量化することができる。
本研究では,FDをピクセルレベルまで拡張することにより,フラクタル特徴を深層学習モデルに組み込む。
得られたフラクタル特徴写像(FFM)はモデルへの追加入力と損失関数の重み付けとして組み込まれ、トポロジカルな自己相似性を利用してセグメンテーション性能を向上させる。
さらに、エッジデコーダとスケルトンデコーダを組み込んでU-Netアーキテクチャを拡張し、境界精度とセグメンテーションの骨格連続性を向上させる。
5つの管状構造データセットの大規模実験により,本手法の有効性とロバスト性を検証した。
さらに、HR-Netのような他の一般的なセグメンテーションモデルとFFMを統合することで性能が向上し、異なるモデルアーキテクチャを持つプラグインモジュールとしてFFMを組み込むことができることを示唆している。
コードとデータはhttps://github.com/cbmi-group/FFM-Multi-Decoder-Networkで公開されている。
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