論文の概要: QTSeg: A Query Token-Based Dual-Mix Attention Framework with Multi-Level Feature Distribution for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17241v2
• Date: Fri, 14 Feb 2025 04:03:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:46:35.565318
• Title: QTSeg: A Query Token-Based Dual-Mix Attention Framework with Multi-Level Feature Distribution for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: QTSeg:医療画像セグメンテーションのためのマルチレベル特徴分布を用いたクエリトークンベースのデュアルミクスアテンションフレームワーク
• 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、正確な診断と自動診断プロセスの実現を医療専門家に支援する上で重要な役割を担っている。 従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、長い範囲の依存関係をキャプチャするのに苦労することが多い。 近年の取り組みはCNNとトランスフォーマーを組み合わせて性能と効率のバランスをとることに重点を置いているが、既存の手法は計算コストを低く抑えながら高いセグメンテーション精度を達成するという課題に直面している。 ローカルおよびグローバルな情報を効果的に統合する医療画像セグメンテーションのための新しいアーキテクチャであるQTSeg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 plays a crucial role in assisting healthcare professionals with accurate diagnoses and enabling automated diagnostic processes. Traditional convolutional neural networks (CNNs) often struggle with capturing long-range dependencies, while transformer-based architectures, despite their effectiveness, come with increased computational complexity. Recent efforts have focused on combining CNNs and transformers to balance performance and efficiency, but existing approaches still face challenges in achieving high segmentation accuracy while maintaining low computational costs. Furthermore, many methods underutilize the CNN encoder's capability to capture local spatial information, concentrating primarily on mitigating long-range dependency issues. To address these limitations, we propose QTSeg, a novel architecture for medical image segmentation that effectively integrates local and global information. QTSeg features a dual-mix attention decoder designed to enhance segmentation performance through: (1) a cross-attention mechanism for improved feature alignment, (2) a spatial attention module to capture long-range dependencies, and (3) a channel attention block to learn inter-channel relationships. Additionally, we introduce a multi-level feature distribution module, which adaptively balances feature propagation between the encoder and decoder, further boosting performance. Extensive experiments on five publicly available datasets covering diverse segmentation tasks, including lesion, polyp, breast cancer, cell, and retinal vessel segmentation, demonstrate that QTSeg outperforms state-of-the-art methods across multiple evaluation metrics while maintaining lower computational costs. Our implementation can be found at: https://github.com/tpnam0901/QTSeg (v1.0.0)
• Abstract（参考訳）: 医用画像のセグメンテーションは、正確な診断と自動診断プロセスの実現を医療専門家に支援する上で重要な役割を担っている。 従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、長い範囲の依存関係をキャプチャするのに苦労することが多いが、トランスフォーマーベースのアーキテクチャは、その有効性にもかかわらず、計算の複雑さが増大する。 近年の取り組みはCNNとトランスフォーマーを組み合わせて性能と効率のバランスをとることに重点を置いているが、既存の手法は計算コストを低く抑えながら高いセグメンテーション精度を達成するという課題に直面している。 さらに、多くの手法がCNNエンコーダの局所的な空間情報をキャプチャする機能を利用しており、主に長距離依存性の問題を軽減することに集中している。 これらの制約に対処するために、ローカルおよびグローバル情報を効果的に統合する医療画像セグメンテーションのための新しいアーキテクチャであるQTSegを提案する。 QTSegは,(1)機能アライメントを改善するクロスアテンション機構,(2)長距離依存性をキャプチャする空間アテンションモジュール,(3)チャネル間関係を学習するチャネルアテンションブロックを特徴とする,セグメンテーション性能を向上させるために設計されたデュアルミックスアテンションデコーダを備えている。 さらに,エンコーダとデコーダ間の特徴伝達を適応的にバランスさせるマルチレベル特徴分布モジュールを導入し,さらなる性能向上を図る。 病変、ポリープ、乳がん、細胞、網膜血管のセグメンテーションを含む、さまざまなセグメンテーションタスクをカバーする5つの公開データセットに関する大規模な実験は、QTSegが計算コストを低く抑えながら、複数の評価指標で最先端の手法より優れていることを実証している。 https://github.com/tpnam0901/QTSeg (v1.0.0)

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