論文の概要: Topology-Preserving Image Segmentation with Spatial-Aware Persistent Feature Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02076v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 01:38:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:44:40.012072
• Title: Topology-Preserving Image Segmentation with Spatial-Aware Persistent Feature Matching
• Title（参考訳）: 空間認識型永続的特徴マッチングによる位相保存画像分割
• Authors: Bo Wen, Haochen Zhang, Dirk-Uwe G. Bartsch, William R. Freeman, Truong Q. Nguyen, Cheolhong An,
• Abstract要約: 本稿では,画像の空間領域における情報をさらに活用する,効率的かつ効率的な空間認識型トポロジカルロス関数を提案する。 種々の管状構造の画像に対する実験により,提案手法はセグメンテーションのトポロジ的精度向上に優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.569312113899043
• License:
• Abstract: Topological correctness is critical for segmentation of tubular structures. Existing topological segmentation loss functions are primarily based on the persistent homology of the image. They match the persistent features from the segmentation with the persistent features from the ground truth and minimize the difference between them. However, these methods suffer from an ambiguous matching problem since the matching only relies on the information in the topological space. In this work, we propose an effective and efficient Spatial-Aware Topological Loss Function that further leverages the information in the original spatial domain of the image to assist the matching of persistent features. Extensive experiments on images of various types of tubular structures show that the proposed method has superior performance in improving the topological accuracy of the segmentation compared with state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 位相的正しさは管状構造の分断に重要である。 既存の位相分割損失関数は、主に画像の永続的ホモロジーに基づいている。 これらは、セグメンテーションの永続的な特徴と地上の真実の永続的な特徴とを一致させ、それらの違いを最小化する。 しかし、これらの手法はトポロジカル空間の情報にのみ依存するため、あいまいなマッチングの問題に悩まされる。 本研究では,画像の空間領域の情報を有効かつ効率的な空間認識型トポロジカルロス関数として提案し,永続的な特徴のマッチングを支援する。 種々の管状構造の画像に対する大規模な実験により, 提案手法は, 最先端の手法と比較して, セグメンテーションのトポロジ的精度の向上に優れた性能を示した。

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