論文の概要: Multi-Layer Feature Fusion with Cross-Channel Attention-Based U-Net for Kidney Tumor Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15472v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 19:02:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:50.215487
• Title: Multi-Layer Feature Fusion with Cross-Channel Attention-Based U-Net for Kidney Tumor Segmentation
• Title（参考訳）: 腎腫瘍分節に対するクロスチャネルアテンションベースU-Netを用いた多層機能融合
• Authors: Fnu Neha, Arvind K. Bansal,
• Abstract要約: U-Netベースのディープラーニング技術は、自動化された医用画像セグメンテーションのための有望なアプローチとして登場しつつある。 腎腫瘍の診断のためのCTスキャン画像のエンドツーエンド自動セマンティックセマンティックセグメンテーションのための改良されたU-Netモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Renal tumors, especially renal cell carcinoma (RCC), show significant heterogeneity, posing challenges for diagnosis using radiology images such as MRI, echocardiograms, and CT scans. U-Net based deep learning techniques are emerging as a promising approach for automated medical image segmentation for minimally invasive diagnosis of renal tumors. However, current techniques need further improvements in accuracy to become clinically useful to radiologists. In this study, we present an improved U-Net based model for end-to-end automated semantic segmentation of CT scan images to identify renal tumors. The model uses residual connections across convolution layers, integrates a multi-layer feature fusion (MFF) and cross-channel attention (CCA) within encoder blocks, and incorporates skip connections augmented with additional information derived using MFF and CCA. We evaluated our model on the KiTS19 dataset, which contains data from 210 patients. For kidney segmentation, our model achieves a Dice Similarity Coefficient (DSC) of 0.97 and a Jaccard index (JI) of 0.95. For renal tumor segmentation, our model achieves a DSC of 0.96 and a JI of 0.91. Based on a comparison of available DSC scores, our model outperforms the current leading models.
• Abstract（参考訳）: 腎腫瘍,特に腎細胞癌(RCC)は,MRI,心エコー,CT検査などの放射線画像を用いて診断する上での課題である。 U-Netベースのディープラーニング技術は、腎腫瘍の最小侵襲診断のための自動化された医療画像セグメンテーションのための有望なアプローチとして現れつつある。 しかし、現在の技術は、放射線科医にとって臨床的に有用になるためには、さらなる精度の向上が必要である。 本研究では, 腎腫瘍を同定するために, CTスキャン画像のエンドツーエンド自動セマンティックセマンティックセグメンテーションのための改良されたU-Netモデルを提案する。 このモデルは畳み込み層間の残差接続を使用し、エンコーダブロック内にマルチ層機能融合(MFF)とクロスチャネルアテンション(CCA)を統合し、MFFとCCAから派生した追加情報を付加したスキップ接続を組み込む。 210名の患者から得られたデータを含むKiTS19データセットを用いて,本モデルを評価した。 腎セグメンテーションでは, Dice similarity Coefficient (DSC) が0.97で, Jaccard index (JI) が0.95である。 腎腫瘍切除では, DSCが0.96, JIが0.91であった。 利用可能なDSCスコアを比較することで、我々のモデルは現在の先行モデルよりも優れています。

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