論文の概要: TP-UNet: Temporal Prompt Guided UNet for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11305v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 06:01:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:35:18.884979
• Title: TP-UNet: Temporal Prompt Guided UNet for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: TP-UNet: 医用画像分割のための一時的プロンプトガイドUNet
• Authors: Ranmin Wang, Limin Zhuang, Hongkun Chen, Boyan Xu, Ruichu Cai,
• Abstract要約: スキャン画像中の臓器の順序は、UNetに基づく現在の医用画像分割アプローチでは無視されている。 本稿では,臓器構成関係を含む時間的プロンプトを利用するTP-UNetを提案し,セグメンテーションUNetモデルを導出する。 我々のフレームワークは、時間的プロンプトと画像の特徴を効果的に組み合わせるために、教師なしのコントラスト学習に基づく横断的アライメントと意味的アライメントを備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.207258450032205
• License:
• Abstract: The advancement of medical image segmentation techniques has been propelled by the adoption of deep learning techniques, particularly UNet-based approaches, which exploit semantic information to improve the accuracy of segmentations. However, the order of organs in scanned images has been disregarded by current medical image segmentation approaches based on UNet. Furthermore, the inherent network structure of UNet does not provide direct capabilities for integrating temporal information. To efficiently integrate temporal information, we propose TP-UNet that utilizes temporal prompts, encompassing organ-construction relationships, to guide the segmentation UNet model. Specifically, our framework is featured with cross-attention and semantic alignment based on unsupervised contrastive learning to combine temporal prompts and image features effectively. Extensive evaluations on two medical image segmentation datasets demonstrate the state-of-the-art performance of TP-UNet. Our implementation will be open-sourced after acceptance.
• Abstract（参考訳）: 医用画像セグメンテーション技術の進歩は、セグメンテーションの精度を向上させるためにセグメンテーション情報を利用する深層学習技術、特にUNetベースのアプローチの採用によって促進されている。 しかし, スキャン画像中の臓器の順序は, UNetに基づく現在の医用画像分割法では無視されている。 さらに、UNetの固有のネットワーク構造は、時間情報を統合するための直接的な機能を提供していない。 時間的情報を効率的に統合するために,臓器構成関係を含む時間的プロンプトを利用したTP-UNetを提案し,セグメント化UNetモデルを導出する。 具体的には、時間的プロンプトと画像の特徴を効果的に組み合わせるために、教師なしのコントラスト学習に基づく、横断的アライメントと意味的アライメントを特徴とする。 2つの医用画像セグメンテーションデータセットの大規模な評価は、TP-UNetの最先端性能を示している。 私たちの実装は受理後オープンソース化されます。

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