論文の概要: CP-UNet: Contour-based Probabilistic Model for Medical Ultrasound Images Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14250v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 15:56:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:18:14.559069
• Title: CP-UNet: Contour-based Probabilistic Model for Medical Ultrasound Images Segmentation
• Title（参考訳）: CP-UNet:医用超音波画像分割のための輪郭型確率モデル
• Authors: Ruiguo Yu, Yiyang Zhang, Yuan Tian, Zhiqiang Liu, Xuewei Li, Jie Gao,
• Abstract要約: 本稿では,輪郭型確率分割モデルCP-UNetを提案する。 セグメンテーションネットワークをガイドし、デコード中の輪郭に焦点を当てる。 本手法は乳腺病変と甲状腺病変のセグメンテーションに有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.56723271531489
• License:
• Abstract: Deep learning-based segmentation methods are widely utilized for detecting lesions in ultrasound images. Throughout the imaging procedure, the attenuation and scattering of ultrasound waves cause contour blurring and the formation of artifacts, limiting the clarity of the acquired ultrasound images. To overcome this challenge, we propose a contour-based probabilistic segmentation model CP-UNet, which guides the segmentation network to enhance its focus on contour during decoding. We design a novel down-sampling module to enable the contour probability distribution modeling and encoding stages to acquire global-local features. Furthermore, the Gaussian Mixture Model utilizes optimized features to model the contour distribution, capturing the uncertainty of lesion boundaries. Extensive experiments with several state-of-the-art deep learning segmentation methods on three ultrasound image datasets show that our method performs better on breast and thyroid lesions segmentation.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づくセグメンテーション法は超音波画像の病変検出に広く用いられている。 撮像過程を通じて、超音波の減衰と散乱は輪郭のぼかしと人工物の形成を引き起こし、取得した超音波画像の明瞭さを制限する。 この課題を克服するため,提案するCP-UNetは,デコード時に輪郭に焦点を絞るためにセグメンテーションネットワークを誘導する。 我々は,輪郭確率分布のモデル化と符号化を可能とし,グローバルな局所的特徴の獲得を可能にする,新しいダウンサンプリングモジュールを設計する。 さらに、ガウス混合モデルでは、輪郭分布をモデル化するために最適化された特徴を利用して、病変境界の不確かさを捉えている。 3つの超音波画像データセットを用いた最先端の深層学習セグメンテーション法による広範囲な実験により,乳腺病変および甲状腺病変セグメンテーションに優れた効果が得られた。

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