論文の概要: Hybrid Attention Network: An efficient approach for anatomy-free landmark detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06499v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 13:58:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 23:11:44.371698
• Title: Hybrid Attention Network: An efficient approach for anatomy-free landmark detection
• Title（参考訳）: ハイブリッド注意ネットワーク:解剖学のないランドマーク検出のための効率的なアプローチ
• Authors: Xiaoqian Zhou, Zhen Huang, Heqin Zhu, Qingsong Yao, S. Kevin Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,CNNとトランスフォーマーを統合した新しいハイブリッドアーキテクチャであるHybrid Attention Network(HAN)を紹介する。 その中核はBiFormerモジュールであり、BRA(Bi-Level Attention)を使用して、関連する画像領域に効率的な注意を払っている。 Feature Fusion Correction Module (FFCM)は、マルチスケールの機能を統合し、解像度損失を軽減する。 5つの多様なデータセットの実験は、最先端のパフォーマンスを示し、精度、堅牢性、効率の既存の手法を超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.290208035331734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate anatomical landmark detection in medical images is crucial for clinical applications. Existing methods often struggle to balance global context with computational efficiency, particularly with high-resolution images. This paper introduces the Hybrid Attention Network(HAN), a novel hybrid architecture integrating CNNs and Transformers. Its core is the BiFormer module, utilizing Bi-Level Routing Attention (BRA) for efficient attention to relevant image regions. This, combined with Convolutional Attention Blocks (CAB) enhanced by CBAM, enables precise local feature refinement guided by the global context. A Feature Fusion Correction Module (FFCM) integrates multi-scale features, mitigating resolution loss. Deep supervision with MSE loss on multi-resolution heatmaps optimizes the model. Experiments on five diverse datasets demonstrate state-of-the-art performance, surpassing existing methods in accuracy, robustness, and efficiency. The HAN provides a promising solution for accurate and efficient anatomical landmark detection in complex medical images. Our codes and data will be released soon at: \url{https://github.com/MIRACLE-Center/}.
• Abstract（参考訳）: 医療画像における正確な解剖学的目印検出は臨床応用に不可欠である。 既存の手法では、グローバルコンテキストと計算効率、特に高解像度画像とのバランスをとるのに苦労することが多い。 本稿では,CNNとトランスフォーマーを統合した新しいハイブリッドアーキテクチャであるHybrid Attention Network(HAN)を紹介する。 その中核はBiFormerモジュールであり、BRA(Bi-Level Routing Attention)を使用して、関連する画像領域に効率的な注意を払っている。 これはCBAMによって強化された畳み込み注意ブロック(CAB)と組み合わせることで、グローバルコンテキストによってガイドされる正確な局所的特徴改善を可能にする。 Feature Fusion Correction Module (FFCM)は、マルチスケールの機能を統合し、解像度損失を軽減する。 多分解能ヒートマップにおけるMSE損失の深い監視はモデルを最適化する。 5つの多様なデータセットの実験は、最先端のパフォーマンスを示し、精度、堅牢性、効率の既存の手法を超越している。 HANは、複雑な医療画像における正確で効率的な解剖学的ランドマーク検出のための有望なソリューションを提供する。 コードとデータは、次のようになる。 \url{https://github.com/MIRACLE-Center/}。

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