論文の概要: PSTNet: Enhanced Polyp Segmentation with Multi-scale Alignment and Frequency Domain Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08501v1
- Date: Fri, 13 Sep 2024 02:52:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-16 17:58:09.217892
- Title: PSTNet: Enhanced Polyp Segmentation with Multi-scale Alignment and Frequency Domain Integration
- Title（参考訳）: PSTNet: マルチスケールアライメントと周波数領域の統合によるポリプセグメンテーションの強化
- Authors: Wenhao Xu, Rongtao Xu, Changwei Wang, Xiuli Li, Shibiao Xu, Li Guo,
- Abstract要約: Polyp Network with Shunted Transformer (PSTNet) は、画像に存在するRGBと周波数領域の両方を統合する新しいアプローチである。
PSTNetは3つの主要なモジュールから構成される: 周波数特性アテンションモジュール(FCAM)は周波数キューを抽出し、ポリプの特徴を捉え、特徴補助アライメントモジュール(FSAM)は意味情報を調整し、ノイズを低減し、CPMは周波数キューを高レベルなセマンティクスと相乗化して効率的なポリプセグメンテーションを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.1088588766663
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate segmentation of colorectal polyps in colonoscopy images is crucial for effective diagnosis and management of colorectal cancer (CRC). However, current deep learning-based methods primarily rely on fusing RGB information across multiple scales, leading to limitations in accurately identifying polyps due to restricted RGB domain information and challenges in feature misalignment during multi-scale aggregation. To address these limitations, we propose the Polyp Segmentation Network with Shunted Transformer (PSTNet), a novel approach that integrates both RGB and frequency domain cues present in the images. PSTNet comprises three key modules: the Frequency Characterization Attention Module (FCAM) for extracting frequency cues and capturing polyp characteristics, the Feature Supplementary Alignment Module (FSAM) for aligning semantic information and reducing misalignment noise, and the Cross Perception localization Module (CPM) for synergizing frequency cues with high-level semantics to achieve efficient polyp segmentation. Extensive experiments on challenging datasets demonstrate PSTNet's significant improvement in polyp segmentation accuracy across various metrics, consistently outperforming state-of-the-art methods. The integration of frequency domain cues and the novel architectural design of PSTNet contribute to advancing computer-assisted polyp segmentation, facilitating more accurate diagnosis and management of CRC.
- Abstract（参考訳）: 大腸内視鏡像における大腸ポリープの正確な分画は,大腸癌(CRC)の診断と管理に重要である。
しかし、現在のディープラーニングベースの手法は、主に複数のスケールにわたるRGB情報の融合に依存しており、制限されたRGBドメイン情報とマルチスケールアグリゲーション時の機能的不整合によるポリプの正確な識別の制限につながっている。
これらの制約に対処するため、画像中のRGBと周波数領域の両方を統合した新しいアプローチであるSongted Transformer (PSTNet) を用いたPolyp Segmentation Networkを提案する。
PSTNetは3つの主要なモジュールから構成されている: 周波数特性アテンションモジュール (FCAM) は周波数キューを抽出し、ポリプの特徴を捉え、特徴補助アライメントモジュール (FSAM) は意味情報を整列し、アライメントノイズを低減し、CPM (Cross Perception Localization Module) は周波数キューと高レベルのセグメンテーションを相乗して効率的なポリプセグメンテーションを実現する。
挑戦的なデータセットに関する大規模な実験は、さまざまなメトリクスにわたるポリプセグメンテーション精度において、PSTNetの大幅な改善を示し、一貫して最先端の手法を上回っている。
周波数領域のキューの統合とPSTNetのアーキテクチャ設計は、コンピュータ支援型ポリープセグメンテーションの進展に寄与し、CRCのより正確な診断と管理を容易にする。
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