論文の概要: RotCAtt-TransUNet++: Novel Deep Neural Network for Sophisticated Cardiac Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05280v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 02:18:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 16:00:52.365974
- Title: RotCAtt-TransUNet++: Novel Deep Neural Network for Sophisticated Cardiac Segmentation
- Title（参考訳）: RotCAtt-TransUNet++: 高度心分離のための新しいディープニューラルネットワーク
- Authors: Quoc-Bao Nguyen-Le, Tuan-Hy Le, Anh-Triet Do, Quoc-Huy Trinh,
- Abstract要約: 本稿では,複雑心構造の堅牢なセグメンテーションを目的とした新しいアーキテクチャであるRotCAtt-TransUNet++を紹介する。
提案手法は,マルチスケール機能アグリゲーションとエンコーダ内のネストスキップ接続により,グローバルなコンテキストモデリングを強化する。
複数のデータセットにまたがる実験結果は、現在の手法よりも優れた性能を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cardiovascular disease is a major global health concern, contributing significantly to global mortality. Accurately segmenting cardiac medical imaging data is crucial for reducing fatality rates associated with these conditions. However, current state-of-the-art (SOTA) neural networks, including CNN-based and Transformer-based approaches, face challenges in capturing both inter-slice connections and intra-slice details, especially in datasets featuring intricate, long-range details along the z-axis like coronary arteries. Existing methods also struggle with differentiating non-cardiac components from the myocardium, resulting in segmentation inaccuracies and the "spraying" phenomenon. To address these issues, we introduce RotCAtt-TransUNet++, a novel architecture designed for robust segmentation of intricate cardiac structures. Our approach enhances global context modeling through multiscale feature aggregation and nested skip connections in the encoder. Transformer layers facilitate capturing intra-slice interactions, while a rotatory attention mechanism handles inter-slice connectivity. A channel-wise cross-attention gate integrates multiscale information and decoder features, effectively bridging semantic gaps. Experimental results across multiple datasets demonstrate superior performance over current methods, achieving near-perfect annotation of coronary arteries and myocardium. Ablation studies confirm that our rotatory attention mechanism significantly improves segmentation accuracy by transforming embedded vectorized patches in semantic dimensional space.
- Abstract（参考訳）: 心臓血管疾患は世界的な健康上の問題であり、世界的死亡率に大きく寄与している。
これらの疾患に伴う死亡率の低減には, 心臓画像データの正確なセグメンテーションが不可欠である。
しかしながら、CNNベースのアプローチやTransformerベースのアプローチを含む現在の最先端(SOTA)ニューラルネットワークは、特に冠状動脈のようなz軸に沿った複雑な長距離の詳細を含むデータセットにおいて、スライス間接続とスライス内詳細の両方をキャプチャする際の課題に直面している。
既存の方法はまた、心筋からの非心筋成分の識別に苦慮し、セグメンテーションの不正確さと「スプレーディング」現象をもたらす。
これらの問題に対処するために,複雑心構造の堅牢なセグメンテーションのために設計された新しいアーキテクチャであるRotCAtt-TransUNet++を紹介する。
提案手法は,マルチスケール機能アグリゲーションとエンコーダ内のネストスキップ接続により,グローバルなコンテキストモデリングを強化する。
トランスフォーマー層はスライス内相互作用のキャプチャを容易にし、回転アテンション機構はスライス間接続を処理する。
チャネルワイドのクロスアテンションゲートは、マルチスケール情報とデコーダ機能を統合し、セマンティックギャップを効果的にブリッジする。
複数のデータセットにまたがる実験結果から, 冠状動脈と心筋のほぼ完全なアノテーションが得られた。
アブレーション研究により,我々の回転注意機構は,意味次元空間に埋め込まれたベクトル化されたパッチを変換することにより,セグメンテーションの精度を著しく向上することが確認された。
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