論文の概要: S3TU-Net: Structured Convolution and Superpixel Transformer for Lung Nodule Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12547v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 15:00:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:37:15.738078
• Title: S3TU-Net: Structured Convolution and Superpixel Transformer for Lung Nodule Segmentation
• Title（参考訳）: S3TU-Net: 肺結節分割のための構造化畳み込みと超画素変換器
• Authors: Yuke Wu, Xiang Liu, Yunyu Shi, Xinyi Chen, Zhenglei Wang, YuQing Xu, Shuo Hong Wang,
• Abstract要約: マルチ次元空間コネクタとスーパーピクセルベースの視覚変換器を統合したセグメンテーションモデルS3TU-Netを提案する。 S3TU-NetはマルチビューCNN-Transformerハイブリッドアーキテクチャ上に構築されており、スーパーピクセルアルゴリズム、構造化重み付け、空間シフト技術が組み込まれている。 LIDC-IDRIデータセットの実験結果は、S3TU-Netがそれぞれ89.04%、90.73%、90.70%のDSC、精度、IoUを達成したことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2752693301728355
• License:
• Abstract: The irregular and challenging characteristics of lung adenocarcinoma nodules in computed tomography (CT) images complicate staging diagnosis, making accurate segmentation critical for clinicians to extract detailed lesion information. In this study, we propose a segmentation model, S3TU-Net, which integrates multi-dimensional spatial connectors and a superpixel-based visual transformer. S3TU-Net is built on a multi-view CNN-Transformer hybrid architecture, incorporating superpixel algorithms, structured weighting, and spatial shifting techniques to achieve superior segmentation performance. The model leverages structured convolution blocks (DWF-Conv/D2BR-Conv) to extract multi-scale local features while mitigating overfitting. To enhance multi-scale feature fusion, we introduce the S2-MLP Link, integrating spatial shifting and attention mechanisms at the skip connections. Additionally, the residual-based superpixel visual transformer (RM-SViT) effectively merges global and local features by employing sparse correlation learning and multi-branch attention to capture long-range dependencies, with residual connections enhancing stability and computational efficiency. Experimental results on the LIDC-IDRI dataset demonstrate that S3TU-Net achieves a DSC, precision, and IoU of 89.04%, 90.73%, and 90.70%, respectively. Compared to recent methods, S3TU-Net improves DSC by 4.52% and sensitivity by 3.16%, with other metrics showing an approximate 2% increase. In addition to comparison and ablation studies, we validated the generalization ability of our model on the EPDB private dataset, achieving a DSC of 86.40%.
• Abstract（参考訳）: CT画像における肺腺癌結節の異常な特徴と難解な特徴は,ステージング診断を複雑にし,臨床医が詳細な病変情報を抽出することが重要である。 本研究では,多次元空間コネクタとスーパーピクセルベースの視覚変換器を統合したセグメンテーションモデルS3TU-Netを提案する。 S3TU-NetはマルチビューCNN-Transformerハイブリッドアーキテクチャ上に構築されており、スーパーピクセルアルゴリズム、構造化重み付け、空間シフト技術を組み合わせてセグメンテーション性能を向上させる。 このモデルは、構造化畳み込みブロック(DWF-Conv/D2BR-Conv)を利用して、オーバーフィッティングを緩和しながら、マルチスケールな局所的特徴を抽出する。 マルチスケール機能融合を強化するため、スキップ接続における空間シフトとアテンション機構を統合したS2-MLP Linkを導入する。 さらに、残差ベースのスーパーピクセル・ビジュアル・トランスフォーマー(RM-SViT)は、疎相関学習とマルチブランチ・アテンションを用いて、残差接続の安定性を向上し、計算効率を向上させることで、グローバルおよびローカルな特徴を効果的に統合する。 LIDC-IDRIデータセットの実験結果は、S3TU-Netがそれぞれ89.04%、90.73%、90.70%のDSC、精度、IoUを達成したことを示している。 最近の手法と比較して、S3TU-NetはDSCを4.52%改善し、感度を3.16%改善した。 比較およびアブレーション研究に加えて,EPDBプライベートデータセット上でのモデルの一般化能力を検証し,86.40%のDSCを実現した。

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