論文の概要: KANDU-Net:A Dual-Channel U-Net with KAN for Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20414v1
- Date: Mon, 30 Sep 2024 15:41:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-02 07:46:26.855788
- Title: KANDU-Net:A Dual-Channel U-Net with KAN for Medical Image Segmentation
- Title(参考訳): KanDU-Net:医療画像セグメンテーションのためのkan付きデュアルチャネルU-Net
- Authors: Chenglin Fang, Kaigui Wu,
- Abstract要約: 本稿では,kanネットワークとU-Netを統合した新しいアーキテクチャを提案する。
局所的特徴と大域的特徴の両方をより効果的に捉えることが可能なカン畳み込み二重チャネル構造を提案する。
複数のデータセットにまたがる実験により、我々のモデルは精度で良好に動作していることが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The U-Net model has consistently demonstrated strong performance in the field of medical image segmentation, with various improvements and enhancements made since its introduction. This paper presents a novel architecture that integrates KAN networks with U-Net, leveraging the powerful nonlinear representation capabilities of KAN networks alongside the established strengths of U-Net. We introduce a KAN-convolution dual-channel structure that enables the model to more effectively capture both local and global features. We explore effective methods for fusing features extracted by KAN with those obtained through convolutional layers, utilizing an auxiliary network to facilitate this integration process. Experiments conducted across multiple datasets show that our model performs well in terms of accuracy, indicating that the KAN-convolution dual-channel approach has significant potential in medical image segmentation tasks.
- Abstract(参考訳): U-Netモデルは、医用画像セグメンテーションの分野で一貫して強力な性能を示しており、導入以来様々な改善と改善がなされている。
本稿では,kanネットワークとU-Netを統合し,U-Netの確立した強みとともに,kanネットワークの強力な非線形表現能力を活用するアーキテクチャを提案する。
局所的特徴と大域的特徴の両方をより効果的に捉えることが可能なカン畳み込み二重チャネル構造を提案する。
我々は,この統合プロセスを容易にするために補助的ネットワークを用いて,感性によって抽出された特徴と畳み込み層を通して得られた特徴とを融合する効果的な手法を探索する。
複数のデータセットにまたがる実験により, 精度の面から, 医用画像分割作業においてkan-convolution dual-channelアプローチが有意な可能性を示唆した。
関連論文リスト
- iiANET: Inception Inspired Attention Hybrid Network for efficient Long-Range Dependency [0.0]
iiANET(Inception Inspired Attention Network)は,複雑な画像の長距離依存性を捉えるために設計された,効率的なハイブリッドモデルである。
基本的なビルディングブロックであるiiABlockはグローバル2D-MHSA(Multi-Head Self-Attention)をレジスタ、MBConv2(MobileNetV2ベースの畳み込み)、拡張畳み込みを並列に統合する。
各iABlockの終端にECANET(Efficient Channel Attention Network)を連続的に統合し、チャネルワイドアテンションを校正し、モデル性能を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-10T12:39:02Z) - Suitability of KANs for Computer Vision: A preliminary investigation [28.030708956348864]
Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) はニューラルネットワークのパラダイムを導入し、ネットワークの端に学習可能な関数を実装する。
本研究は,画像認識タスクに焦点をあて,視覚モデルにおけるkansの適用性と有効性を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-13T13:13:17Z) - U-KAN Makes Strong Backbone for Medical Image Segmentation and Generation [48.40120035775506]
Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)は、非線形学習可能なアクティベーション関数のスタックを通じてニューラルネットワーク学習を再構築する。
トークン化中間表現であるU-KAN上に専用kan層を統合することにより,確立したU-Netパイプラインを検証,修正,再設計する。
さらに、拡散モデルにおける代替U-Netノイズ予測器としてのU-KANの可能性を探り、タスク指向モデルアーキテクチャの生成にその適用性を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-05T04:13:03Z) - An Efficient Speech Separation Network Based on Recurrent Fusion Dilated
Convolution and Channel Attention [0.2538209532048866]
本稿では,拡張畳み込み,マルチスケール融合(MSF),チャネルアテンションを組み合わせた効率的な音声分離ニューラルネットワーク ARFDCN を提案する。
実験結果から,本モデルでは性能と計算効率のバランスが良好であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T13:30:27Z) - DCELANM-Net:Medical Image Segmentation based on Dual Channel Efficient
Layer Aggregation Network with Learner [0.0]
DCELANM-Net構造は、DCELAN(Dual Channel Efficient Layer Aggregation Network)とMicro Masked Autoencoder(Micro-MAE)を巧みに組み合わせたモデルである。
我々は,マイクロMAEをモデル学習者に採用した。その方法論の単純さに加えて,モデルに驚くほどスケール可能な自己教師型学習手法も提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-19T12:57:52Z) - A Generic Shared Attention Mechanism for Various Backbone Neural Networks [53.36677373145012]
自己注意モジュール(SAM)は、異なる層にまたがる強い相関した注意マップを生成する。
Dense-and-Implicit Attention (DIA)はSAMをレイヤ間で共有し、長期間のメモリモジュールを使用する。
我々のシンプルで効果的なDIAは、様々なネットワークバックボーンを一貫して拡張できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T13:24:08Z) - Activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer [53.87533738125943]
トランスフォーマーベースの手法は、画像超解像のような低レベルの視覚タスクにおいて顕著な性能を示している。
本稿では,新たなHAT(Hybrid Attention Transformer)を提案する。
提案手法は1dB以上で最先端の手法を著しく上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-09T17:36:58Z) - Aerial Images Meet Crowdsourced Trajectories: A New Approach to Robust
Road Extraction [110.61383502442598]
我々は、Cross-Modal Message Propagation Network (CMMPNet)と呼ばれる新しいニューラルネットワークフレームワークを紹介する。
CMMPNetは、モダリティ固有の表現学習のための2つのディープオートエンコーダと、クロスモーダル表現洗練のためのテーラー設計のデュアルエンハンスメントモジュールで構成されている。
実世界の3つのベンチマーク実験により, CMMPNetによる堅牢な道路抽出の有効性が示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-30T04:30:10Z) - Distributed Conditional Generative Adversarial Networks (GANs) for
Data-Driven Millimeter Wave Communications in UAV Networks [116.94802388688653]
無人航空機(UAV)無線ネットワークにおけるミリ波(mmWave)通信のための,データ駆動型空対地(A2G)チャネル推定手法を提案する。
実効的なチャネル推定手法を開発し、各UAVは、各ビームフォーミング方向に沿って条件付き生成対向ネットワーク(CGAN)を介してスタンドアロンチャネルモデルを訓練することができる。
分散CGANアーキテクチャに基づく協調的なフレームワークを開発し、各UAVがmmWaveチャネルの分布を協調的に学習できるようにする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-02T20:56:46Z) - DAIS: Automatic Channel Pruning via Differentiable Annealing Indicator
Search [55.164053971213576]
畳み込みニューラルネットワークは,計算オーバーヘッドが大きいにもかかわらず,コンピュータビジョンタスクの実行において大きな成功を収めている。
構造的(チャネル)プルーニングは、通常、ネットワーク構造を保ちながらモデルの冗長性を低減するために適用される。
既存の構造化プルーニング法では、手作りのルールが必要であり、これは大きなプルーニング空間に繋がる可能性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-04T07:43:01Z) - Unpaired Multi-modal Segmentation via Knowledge Distillation [77.39798870702174]
本稿では,不対向画像分割のための新しい学習手法を提案する。
提案手法では,CTおよびMRI間での畳み込みカーネルの共有により,ネットワークパラメータを多用する。
我々は2つの多クラスセグメンテーション問題に対するアプローチを広範囲に検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-06T20:03:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。