論文の概要: An Effective UNet Using Feature Interaction and Fusion for Organ Segmentation in Medical Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05324v2
• Date: Sat, 26 Jul 2025 07:15:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:55.367492
• Title: An Effective UNet Using Feature Interaction and Fusion for Organ Segmentation in Medical Image
• Title（参考訳）: 医用画像の臓器分割のための特徴相互作用と融合を用いた効果的なUNet
• Authors: Xiaolin Gou, Chuanlin Liao, Jizhe Zhou, Fengshuo Ye, Yi Lin,
• Abstract要約: 3つのプラグ・アンド・プレイモジュールを含む,新しいU字型モデルを提案する。 チャネル空間相互作用モジュールを導入し、エンコーダとデコーダの段間相互作用をモデル化することにより、スキップ接続特性の品質を向上させる。 チャネルアテンションに基づくモジュールをデコーダブロックに組み込んで、重要な特徴の表現を強化するとともに、無関係な特徴の表現を抑える。 マルチレベル融合モジュールは、マルチスケールデコーダの特徴を集約し、最終的な予測における空間的詳細と一貫性を改善するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.510679875888542
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, pre-trained encoders are widely used in medical image segmentation due to their strong capability in extracting rich and generalized feature representations. However, existing methods often fail to fully leverage these features, limiting segmentation performance. In this work, a novel U-shaped model is proposed to address the above issue, including three plug-and-play modules. A channel spatial interaction module is introduced to improve the quality of skip connection features by modeling inter-stage interactions between the encoder and decoder. A channel attention-based module integrating squeeze-and-excitation mechanisms with convolutional layers is employed in the decoder blocks to strengthen the representation of critical features while suppressing irrelevant ones. A multi-level fusion module is designed to aggregate multi-scale decoder features, improving spatial detail and consistency in the final prediction. Comprehensive experiments on the synapse multi-organ segmentation dataset and automated cardiac diagnosis challenge dataset demonstrate that the proposed model outperforms existing state-of-the-art methods, achieving the highest average Dice score of 86.05% and 92.58%, yielding improvements of 1.15% and 0.26%, respectively. In addition, the proposed model provides a balance between accuracy and computational complexity, with only 86.91 million parameters and 23.26 giga floating-point operations.
• Abstract（参考訳）: 現在では,リッチで汎用的な特徴表現を抽出する能力の強い医用画像セグメンテーションにおいて,事前学習エンコーダが広く用いられている。 しかし、既存のメソッドはこれらの機能を十分に活用することができず、セグメンテーションのパフォーマンスが制限される。 本研究では,3つのプラグ・アンド・プレイモジュールを含む,新しいU字型モデルを提案する。 チャネル空間相互作用モジュールを導入し、エンコーダとデコーダの段間相互作用をモデル化することにより、スキップ接続特性の品質を向上させる。 チャネルアテンションに基づくモジュールをデコーダブロックに組み込んで、重要な特徴の表現を強化するとともに、無関係な特徴の表現を抑える。 マルチレベル融合モジュールは、マルチスケールデコーダの特徴を集約し、最終的な予測における空間的詳細と一貫性を改善するように設計されている。 シナプス多臓器セグメンテーションデータセットと自動心臓診断課題データセットの総合的な実験により、提案モデルは既存の最先端手法よりも優れ、Diceスコアは86.05%と92.58%で、それぞれ1.15%と0.26%の改善が得られた。 さらに、提案モデルは、86.91万のパラメータと23.26ギガの浮動小数点演算しか持たない精度と計算複雑性のバランスを与える。

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