論文の概要: MSA$^2$Net: Multi-scale Adaptive Attention-guided Network for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21640v3
• Date: Sat, 09 Nov 2024 22:35:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:03:48.934764
• Title: MSA$^2$Net: Multi-scale Adaptive Attention-guided Network for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: MSA$^2$Net:医療画像セグメンテーションのためのマルチスケール適応注意誘導ネットワーク
• Authors: Sina Ghorbani Kolahi, Seyed Kamal Chaharsooghi, Toktam Khatibi, Afshin Bozorgpour, Reza Azad, Moein Heidari, Ilker Hacihaliloglu, Dorit Merhof,
• Abstract要約: MSA$2$Netは、スキップ接続を適切に設計した新しいディープセグメンテーションフレームワークである。 本稿では,空間的特徴を選択的に強調するために,MASAG(Multi-Scale Adaptive Space Attention Gate)を提案する。 MSA$2$Netは、最先端のSOTA(State-of-the-art)よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.404273502720136
• License:
• Abstract: Medical image segmentation involves identifying and separating object instances in a medical image to delineate various tissues and structures, a task complicated by the significant variations in size, shape, and density of these features. Convolutional neural networks (CNNs) have traditionally been used for this task but have limitations in capturing long-range dependencies. Transformers, equipped with self-attention mechanisms, aim to address this problem. However, in medical image segmentation it is beneficial to merge both local and global features to effectively integrate feature maps across various scales, capturing both detailed features and broader semantic elements for dealing with variations in structures. In this paper, we introduce MSA$^2$Net, a new deep segmentation framework featuring an expedient design of skip-connections. These connections facilitate feature fusion by dynamically weighting and combining coarse-grained encoder features with fine-grained decoder feature maps. Specifically, we propose a Multi-Scale Adaptive Spatial Attention Gate (MASAG), which dynamically adjusts the receptive field (Local and Global contextual information) to ensure that spatially relevant features are selectively highlighted while minimizing background distractions. Extensive evaluations involving dermatology, and radiological datasets demonstrate that our MSA$^2$Net outperforms state-of-the-art (SOTA) works or matches their performance. The source code is publicly available at https://github.com/xmindflow/MSA-2Net.
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは、様々な組織や構造を規定するために、医療画像中のオブジェクトのインスタンスを特定し、分離することを含む。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は伝統的にこのタスクに用いられてきたが、長距離依存関係のキャプチャには制限がある。 自己注意機構を備えた変圧器は,この問題に対処することを目的としている。 しかし、医用画像のセグメンテーションにおいて、局所的特徴とグローバル的特徴を融合して、様々なスケールにわたる特徴マップを効果的に統合し、構造の変化を扱うための詳細な特徴とより広い意味要素の両方を捉えることは有益である。 本稿では,スキップ接続の迅速設計を特徴とする新しいディープセグメンテーションフレームワークであるMSA$^2$Netを紹介する。 これらの接続は、粗いエンコーダ特徴ときめ細かいデコーダ特徴写像を動的に重み付けし結合することによって特徴融合を促進する。 具体的には,マルチスケール適応型空間注意ゲート (MASAG) を提案し,背景の乱れを最小限に抑えつつ,空間的特徴が選択的に強調されるように受容場(局所的・グローバル的文脈情報)を動的に調整する。 皮膚科学および放射線学的データセットを含む広範囲な評価は、我々のMSA$^2$Netが、最先端(SOTA)の動作またはその性能に匹敵することを示した。 ソースコードはhttps://github.com/xmindflow/MSA-2Netで公開されている。

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