論文の概要: Polyp segmentation in colonoscopy images using DeepLabV3++
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19327v1
- Date: Sat, 27 Jul 2024 19:24:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 18:41:57.655849
- Title: Polyp segmentation in colonoscopy images using DeepLabV3++
- Title(参考訳): DeepLabV3++を用いた大腸内視鏡像のポリプセグメンテーション
- Authors: Al Mohimanul Islam, Sadia Shakiba Bhuiyan, Mysun Mashira, Md. Rayhan Ahmed, Salekul Islam, Swakkhar Shatabda,
- Abstract要約: DeepLabv3+アーキテクチャの拡張版であるDeepLabv3++モデルを紹介します。
提案モデルでは,MSPPブロック内に多様な分離可能な畳み込み層とアテンション機構を組み込み,マルチスケールおよび指向性の特徴を捉える能力を向上させる。
実験により、DeepLabV3++はポリプセグメンテーションタスクにおいて、最先端のモデルよりも優れていることが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.0182171147100076
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Segmenting polyps in colonoscopy images is essential for the early identification and diagnosis of colorectal cancer, a significant cause of worldwide cancer deaths. Prior deep learning based models such as Attention based variation, UNet variations and Transformer-derived networks have had notable success in capturing intricate features and complex polyp shapes. In this study, we have introduced the DeepLabv3++ model which is an enhanced version of the DeepLabv3+ architecture. It is designed to improve the precision and robustness of polyp segmentation in colonoscopy images. We have utilized The proposed model incorporates diverse separable convolutional layers and attention mechanisms within the MSPP block, enhancing its capacity to capture multi-scale and directional features. Additionally, the redesigned decoder further transforms the extracted features from the encoder into a more meaningful segmentation map. Our model was evaluated on three public datasets (CVC-ColonDB, CVC-ClinicDB, Kvasir-SEG) achieving Dice coefficient scores of 96.20%, 96.54%, and 96.08%, respectively. The experimental analysis shows that DeepLabV3++ outperforms several state-of-the-art models in polyp segmentation tasks. Furthermore, compared to the baseline DeepLabV3+ model, our DeepLabV3++ with its MSPP module and redesigned decoder architecture, significantly reduced segmentation errors (e.g., false positives/negatives) across small, medium, and large polyps. This improvement in polyp delineation is crucial for accurate clinical decision-making in colonoscopy.
- Abstract(参考訳): 大腸内視鏡像におけるポリープの分離は,大腸癌の早期発見と診断に不可欠である。
注意に基づくバリエーションやUNetのバリエーション、トランスフォーマーから派生したネットワークといった、事前のディープラーニングに基づくモデルは、複雑な特徴や複雑なポリプ形状を捉えることに顕著な成功を収めている。
本研究では,DeepLabv3+アーキテクチャの拡張版であるDeepLabv3++モデルを紹介した。
大腸内視鏡画像におけるポリープセグメンテーションの精度と堅牢性を改善するために設計された。
提案モデルでは,MSPPブロック内に多様な分離可能な畳み込み層とアテンション機構を組み込んで,マルチスケールおよび指向性の特徴を捉える能力を向上させる。
さらに、再設計されたデコーダは、抽出した特徴をエンコーダからより意味のあるセグメンテーションマップに変換する。
CVC-ColonDB, CVC-ClinicDB, Kvasir-SEGの3つの公開データセットを用いて, Dice係数スコアが96.20%, 96.54%, 96.08%であった。
実験により、DeepLabV3++はポリプセグメンテーションタスクにおいて、最先端のモデルよりも優れていることが示された。
さらに、ベースラインのDeepLabV3+モデルと比較して、私たちのDeepLabV3++はMSPPモジュールと再設計されたデコーダアーキテクチャを備えており、小、中、大ポリプにわたるセグメンテーションエラー(例:偽陽性/負)を大幅に削減しています。
このポリプデライン化の改善は、大腸内視鏡の正確な臨床的意思決定に不可欠である。
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