論文の概要: QTSeg: A Query Token-Based Architecture for Efficient 2D Medical Image Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17241v1
- Date: Mon, 23 Dec 2024 03:22:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-24 16:00:20.866947
- Title: QTSeg: A Query Token-Based Architecture for Efficient 2D Medical Image Segmentation
- Title（参考訳）: QTSeg: 効率的な2次元医用画像分割のためのクエリトークンベースのアーキテクチャ
- Authors: Phuong-Nam Tran, Nhat Truong Pham, Duc Ngoc Minh Dang, Eui-Nam Huh, Choong Seon Hong,
- Abstract要約: 医用画像のセグメンテーションは、医師が診断を行い、自動診断を可能にするのに不可欠である。
CNNはピクセルレベルの精度で関心のあるセグメンテーション領域を抜いているが、長距離依存に苦慮している。
トランスフォーマーはアテンションメカニズムを活用して、長距離依存関係を処理する。
医用2次元画像セグメンテーション(QTSeg)のための新しいアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.359001333361272
- License:
- Abstract: Medical image segmentation is crucial in assisting medical doctors in making diagnoses and enabling accurate automatic diagnosis. While advanced convolutional neural networks (CNNs) excel in segmenting regions of interest with pixel-level precision, they often struggle with long-range dependencies, which is crucial for enhancing model performance. Conversely, transformer architectures leverage attention mechanisms to excel in handling long-range dependencies. However, the computational complexity of transformers grows quadratically, posing resource-intensive challenges, especially with high-resolution medical images. Recent research aims to combine CNN and transformer architectures to mitigate their drawbacks and enhance performance while keeping resource demands low. Nevertheless, existing approaches have not fully leveraged the strengths of both architectures to achieve high accuracy with low computational requirements. To address this gap, we propose a novel architecture for 2D medical image segmentation (QTSeg) that leverages a feature pyramid network (FPN) as the image encoder, a multi-level feature fusion (MLFF) as the adaptive module between encoder and decoder and a multi-query mask decoder (MQM Decoder) as the mask decoder. In the first step, an FPN model extracts pyramid features from the input image. Next, MLFF is incorporated between the encoder and decoder to adapt features from different encoder stages to the decoder. Finally, an MQM Decoder is employed to improve mask generation by integrating query tokens with pyramid features at all stages of the mask decoder. Our experimental results show that QTSeg outperforms state-of-the-art methods across all metrics with lower computational demands than the baseline and the existing methods. Code is available at https://github.com/tpnam0901/QTSeg (v0.1.0)
- Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは、医師が診断を行い、正確な自動診断を可能にするのに不可欠である。
高度な畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はピクセルレベルの精度で関心領域のセグメンテーションに優れていますが、モデルパフォーマンスを向上させる上で重要な長距離依存に悩まされることが少なくありません。
逆に、トランスフォーマーアーキテクチャはアテンションメカニズムを活用して、長距離依存の処理に長けている。
しかし、変換器の計算複雑性は二次的に増大し、特に高解像度の医療画像では資源集約的な課題が生じる。
最近の研究は、CNNとトランスフォーマーアーキテクチャを組み合わせることで、その欠点を軽減し、リソース要求を低く抑えながら性能を向上させることを目的としている。
それにもかかわらず、既存のアプローチは、低い計算要求で高い精度を達成するために両方のアーキテクチャの強みを十分に活用していない。
このギャップに対処するために、画像エンコーダとして特徴ピラミッドネットワーク(FPN)、エンコーダとデコーダの適応モジュールとして多レベル特徴融合(MLFF)、マスクデコーダとしてマルチクエリマスクデコーダ(MQMデコーダ)を利用する2次元医用画像セグメンテーション(QTSeg)のアーキテクチャを提案する。
最初のステップでは、FPNモデルが入力画像からピラミッドの特徴を抽出する。
次に、MLFFはエンコーダとデコーダの間に組み込まれ、異なるエンコーダステージからデコーダへの機能適応を行う。
最後に、MQMデコーダを使用して、マスクデコーダの全ステージにおけるクエリトークンとピラミッド機能を統合することで、マスク生成を改善する。
実験の結果,QTSegはベースラインや既存手法よりも計算要求の少ない全ての指標において,最先端の手法よりも優れていた。
コードはhttps://github.com/tpnam0901/QTSeg (v0.1.0)で入手できる。
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