論文の概要: EUIS-Net: A Convolutional Neural Network for Efficient Ultrasound Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12323v1
• Date: Thu, 22 Aug 2024 11:57:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 14:03:43.054581
• Title: EUIS-Net: A Convolutional Neural Network for Efficient Ultrasound Image Segmentation
• Title（参考訳）: EUIS-Net: 効率的な超音波画像分割のための畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Shahzaib Iqbal, Hasnat Ahmed, Muhammad Sharif, Madiha Hena, Tariq M. Khan, Imran Razzak,
• Abstract要約: EUIS-Netは、超音波画像を効率的に正確に分割するCNNネットワークである。 4つのエンコーダ・デコーダブロックは計算複雑性を著しく低下させる。 提案されたEUIS-Netは平均IoUとダイススコアが78.12%、85.42%、84.73%、89.01%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.84851020291695
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Segmenting ultrasound images is critical for various medical applications, but it offers significant challenges due to ultrasound images' inherent noise and unpredictability. To address these challenges, we proposed EUIS-Net, a CNN network designed to segment ultrasound images efficiently and precisely. The proposed EUIS-Net utilises four encoder-decoder blocks, resulting in a notable decrease in computational complexity while achieving excellent performance. The proposed EUIS-Net integrates both channel and spatial attention mechanisms into the bottleneck to improve feature representation and collect significant contextual information. In addition, EUIS-Net incorporates a region-aware attention module in skip connections, which enhances the ability to concentrate on the region of the injury. To enable thorough information exchange across various network blocks, skip connection aggregation is employed from the network's lowermost to the uppermost block. Comprehensive evaluations are conducted on two publicly available ultrasound image segmentation datasets. The proposed EUIS-Net achieved mean IoU and dice scores of 78. 12\%, 85. 42\% and 84. 73\%, 89. 01\% in the BUSI and DDTI datasets, respectively. The findings of our study showcase the substantial capabilities of EUIS-Net for immediate use in clinical settings and its versatility in various ultrasound imaging tasks.
• Abstract（参考訳）: 超音波画像のセグメンテーションは様々な医学的応用において重要であるが、超音波画像固有のノイズと予測不能のために大きな課題をもたらす。 これらの課題に対処するため,我々は,超音波画像を効率的に高精度に分割するCNNネットワークであるEUIS-Netを提案した。 提案したEUIS-Netは、4つのエンコーダデコーダブロックを利用しており、計算複雑性は著しく低下し、優れた性能を実現している。 提案したEUIS-Netは、チャネルと空間の注意機構をボトルネックに統合し、特徴表現を改善し、重要なコンテキスト情報を収集する。 さらに、EUIS-Netはスキップ接続にリージョン対応のアテンションモジュールを組み込んでおり、損傷の領域に集中する能力を高めている。 様々なネットワークブロック間で徹底的な情報交換を可能にするために、ネットワークの最下端から最上端までの接続アグリゲーションをスキップする。 一般に公開されている2つの超音波画像セグメンテーションデータセットについて総合評価を行った。 提案したEUIS-NetはIoUとダイススコア78。 12 %,85。 42 %,84。 73 %,89。 01\%であった。 本研究は, 臨床現場におけるEUIS-Netの有用性と, 各種超音波画像診断における有用性を示すものである。

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