論文の概要: Region Guided Attention Network for Retinal Vessel Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18970v1
- Date: Mon, 22 Jul 2024 00:08:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-05 01:06:22.378957
- Title: Region Guided Attention Network for Retinal Vessel Segmentation
- Title（参考訳）: 網膜血管セグメンテーションのための領域誘導注意ネットワーク
- Authors: Syed Javed, Tariq M. Khan, Abdul Qayyum, Arcot Sowmya, Imran Razzak,
- Abstract要約: 本稿では,領域誘導型アテンションを用いたエンコーダデコーダ機構に基づく軽量網膜血管セグメンテーションネットワークを提案する。
Dice Losは偽陽性と偽陰性を等しく解析し、モデルがより正確なセグメンテーションを生成するように促す。
ベンチマークデータセットの実験では、最先端の手法と比較して、パフォーマンス(0.8285, 0.8098, 0.9677, 0.8166リコール、精度、精度、F1スコア)が向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.587662416331682
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Retinal imaging has emerged as a promising method of addressing this challenge, taking advantage of the unique structure of the retina. The retina is an embryonic extension of the central nervous system, providing a direct in vivo window into neurological health. Recent studies have shown that specific structural changes in retinal vessels can not only serve as early indicators of various diseases but also help to understand disease progression. In this work, we present a lightweight retinal vessel segmentation network based on the encoder-decoder mechanism with region-guided attention. We introduce inverse addition attention blocks with region guided attention to focus on the foreground regions and improve the segmentation of regions of interest. To further boost the model's performance on retinal vessel segmentation, we employ a weighted dice loss. This choice is particularly effective in addressing the class imbalance issues frequently encountered in retinal vessel segmentation tasks. Dice loss penalises false positives and false negatives equally, encouraging the model to generate more accurate segmentation with improved object boundary delineation and reduced fragmentation. Extensive experiments on a benchmark dataset show better performance (0.8285, 0.8098, 0.9677, and 0.8166 recall, precision, accuracy and F1 score respectively) compared to state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 網膜イメージングは、網膜のユニークな構造を利用して、この課題に対処する有望な方法として登場した。
網膜は中枢神経系の胚性拡張であり、神経学的健康への直接のインビボの窓を提供する。
近年の研究では、網膜血管の特定の構造変化が、様々な疾患の早期の指標となるだけでなく、疾患の進行を理解するのに役立つことが示されている。
本研究では,領域誘導型アテンションを用いたエンコーダデコーダ機構に基づく軽量網膜血管セグメンテーションネットワークを提案する。
我々は,前景領域に着目し,関心領域のセグメンテーションを改善するために,地域を誘導した逆付加注意ブロックを導入する。
網膜血管セグメンテーションにおけるモデルの性能をさらに向上させるために,重み付きサイスロスを用いる。
この選択は網膜血管セグメンテーションタスクで頻繁に発生するクラス不均衡の問題に対処するのに特に有効である。
Dice Losは偽陽性と偽陰性を等しく解析し、改善されたオブジェクト境界線と縮小されたフラグメンテーションでより正確なセグメンテーションを生成するようモデルに促す。
ベンチマークデータセットの大規模な実験では、最先端の手法と比較して、パフォーマンス(0.8285, 0.8098, 0.9677, 0.8166リコール、精度、精度、F1スコア)が向上した。
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