論文の概要: CSWin-UNet: Transformer UNet with Cross-Shaped Windows for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18070v2
• Date: Mon, 12 Aug 2024 09:15:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 20:33:33.647097
• Title: CSWin-UNet: Transformer UNet with Cross-Shaped Windows for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: CSWin-UNet: 医療画像セグメンテーションのためのクロスシェイプWindowsを用いたトランスフォーマーUNet
• Authors: Xiao Liu, Peng Gao, Tao Yu, Fei Wang, Ru-Yue Yuan,
• Abstract要約: CSWin-UNetは,CSWinの自己保持機構をUNetに組み込んだ,U字型のセグメンテーション手法である。 シナプス多臓器CT, 心臓MRI, 皮膚病変など多種多様なデータセットに対する経験的評価は, CSWin-UNetは高いセグメンテーション精度を達成しつつ, 低モデルの複雑さを維持していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.645013853519
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep learning, especially convolutional neural networks (CNNs) and Transformer architectures, have become the focus of extensive research in medical image segmentation, achieving impressive results. However, CNNs come with inductive biases that limit their effectiveness in more complex, varied segmentation scenarios. Conversely, while Transformer-based methods excel at capturing global and long-range semantic details, they suffer from high computational demands. In this study, we propose CSWin-UNet, a novel U-shaped segmentation method that incorporates the CSWin self-attention mechanism into the UNet to facilitate horizontal and vertical stripes self-attention. This method significantly enhances both computational efficiency and receptive field interactions. Additionally, our innovative decoder utilizes a content-aware reassembly operator that strategically reassembles features, guided by predicted kernels, for precise image resolution restoration. Our extensive empirical evaluations on diverse datasets, including synapse multi-organ CT, cardiac MRI, and skin lesions, demonstrate that CSWin-UNet maintains low model complexity while delivering high segmentation accuracy.
• Abstract（参考訳）: 深層学習、特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーアーキテクチャは、医用画像セグメンテーションにおける広範な研究の焦点となり、印象的な成果を上げている。 しかし、CNNはより複雑で多様なセグメンテーションシナリオにおいて、その効果を制限する誘導バイアスを伴っている。 逆に、Transformerベースの手法は、グローバルおよび長距離のセマンティックな詳細を捉えるのに優れているが、高い計算要求に悩まされている。 本研究では,CSWin自己保持機構をUNetに組み込んで,水平および垂直のストライプの自己保持を容易にする新しいU字分割手法CSWin-UNetを提案する。 この方法は、計算効率と受容場相互作用の両方を大幅に向上させる。 さらに、我々の革新的なデコーダは、予測されたカーネルによって誘導される特徴を戦略的に再構成するコンテンツ認識再組み立て演算子を用いて、正確な画像解像度の復元を行う。 シナプス多臓器CT, 心臓MRI, 皮膚病変など, 多様なデータセットに対する広範な実験により, CSWin-UNetは高いセグメンテーション精度を達成しつつ, 低モデルの複雑さを維持していることが示された。

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