論文の概要: Multi-scale and Multi-path Cascaded Convolutional Network for Semantic Segmentation of Colorectal Polyps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02443v1
- Date: Tue, 03 Dec 2024 13:27:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:42:19.445188
- Title: Multi-scale and Multi-path Cascaded Convolutional Network for Semantic Segmentation of Colorectal Polyps
- Title（参考訳）: 大腸ポリープのセマンティックセグメンテーションのためのマルチスケールおよびマルチパスカスケード畳み込みネットワーク
- Authors: Malik Abdul Manan, Feng Jinchao, Muhammad Yaqub, Shahzad Ahmed, Syed Muhammad Ali Imran, Imran Shabir Chuhan, Haroon Ahmed Khan,
- Abstract要約: 本研究は,Multi-Scale and Multi-Path Cascaded Convolution Network (MMCC-Net) という,大腸ポリープセグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。
MMCC-Netは、マルチスケールおよびマルチパスのカスケード畳み込み技術を統合し、デュアルアテンションモジュール、スキップ接続、フィーチャエンハンサーを通じてフィーチャアグリゲーションを強化する。
提案したMMCC-Netは6つの公開データセットでテストされ、ポリプセグメンテーションの効率を示すために8つのSOTAモデルと比較された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Colorectal polyps are structural abnormalities of the gastrointestinal tract that can potentially become cancerous in some cases. The study introduces a novel framework for colorectal polyp segmentation named the Multi-Scale and Multi-Path Cascaded Convolution Network (MMCC-Net), aimed at addressing the limitations of existing models, such as inadequate spatial dependence representation and the absence of multi-level feature integration during the decoding stage by integrating multi-scale and multi-path cascaded convolutional techniques and enhances feature aggregation through dual attention modules, skip connections, and a feature enhancer. MMCC-Net achieves superior performance in identifying polyp areas at the pixel level. The Proposed MMCC-Net was tested across six public datasets and compared against eight SOTA models to demonstrate its efficiency in polyp segmentation. The MMCC-Net's performance shows Dice scores with confidence intervals ranging between (77.08, 77.56) and (94.19, 94.71) and Mean Intersection over Union (MIoU) scores with confidence intervals ranging from (72.20, 73.00) to (89.69, 90.53) on the six databases. These results highlight the model's potential as a powerful tool for accurate and efficient polyp segmentation, contributing to early detection and prevention strategies in colorectal cancer.
- Abstract（参考訳）: 大腸ポリープは消化管の構造異常であり、場合によっては癌になる可能性がある。
マルチスケール・マルチパス・カスケード・コンボリューション・ネットワーク (MMCC-Net) は,マルチスケール・マルチパス・カスケード・コンボリューション技術の統合と,デュアルアテンションモジュール,スキップ接続,特徴強調器による特徴集約の強化により,デコード段階における空間依存表現の不十分さや多レベル機能統合の欠如といった既存モデルの限界に対処することを目的とした,大腸ポリプセグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。
MMCC-Netは画素レベルでのポリプ領域の同定において優れた性能を発揮する。
Proposed MMCC-Netは6つの公開データセットでテストされ、ポリプセグメンテーションの効率を示すために8つのSOTAモデルと比較された。
MMCC-Netのパフォーマンスは、Diceスコアが(77.08, 77.56)から(94.19, 94.71)、Mean Intersection over Union (MIoU)スコアが6つのデータベース上で(72.20, 73.00)から(89.69, 90.53)までの信頼区間であることを示している。
これらの結果は, 大腸癌の早期発見・予防戦略に寄与し, 正確かつ効率的なポリープセグメンテーションのための強力なツールとしてのモデルの可能性を浮き彫りにした。
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