論文の概要: Conformable Convolution for Topologically Aware Learning of Complex Anatomical Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20608v1
• Date: Sun, 29 Dec 2024 22:41:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 22:07:02.671843
• Title: Conformable Convolution for Topologically Aware Learning of Complex Anatomical Structures
• Title（参考訳）: 複雑な解剖構造のトポロジカル・アウェアラーニングのためのコンフォーマブル・コンボリューション
• Authors: Yousef Yeganeh, Rui Xiao, Goktug Guvercin, Nassir Navab, Azade Farshad,
• Abstract要約: トポロジ的一貫性を明示するために設計された新しい畳み込み層であるConformable Convolutionを紹介する。 Topological Posterior Generator (TPG)モジュールは、重要なトポロジ的特徴を特定し、畳み込み層をガイドする。 本稿では,構造物の相互接続性維持が重要となるセグメンテーション作業におけるフレームワークの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.20599800950335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While conventional computer vision emphasizes pixel-level and feature-based objectives, medical image analysis of intricate biological structures necessitates explicit representation of their complex topological properties. Despite their successes, deep learning models often struggle to accurately capture the connectivity and continuity of fine, sometimes pixel-thin, yet critical structures due to their reliance on implicit learning from data. Such shortcomings can significantly impact the reliability of analysis results and hinder clinical decision-making. To address this challenge, we introduce Conformable Convolution, a novel convolutional layer designed to explicitly enforce topological consistency. Conformable Convolution learns adaptive kernel offsets that preferentially focus on regions of high topological significance within an image. This prioritization is guided by our proposed Topological Posterior Generator (TPG) module, which leverages persistent homology. The TPG module identifies key topological features and guides the convolutional layers by applying persistent homology to feature maps transformed into cubical complexes. Our proposed modules are architecture-agnostic, enabling them to be integrated seamlessly into various architectures. We showcase the effectiveness of our framework in the segmentation task, where preserving the interconnectedness of structures is critical. Experimental results on three diverse datasets demonstrate that our framework effectively preserves the topology in the segmentation downstream task, both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 従来のコンピュータビジョンはピクセルレベルと特徴に基づく目的を強調するが、複雑な生物学的構造の医用画像解析は複雑なトポロジカルな性質の明示を必要とする。 彼らの成功にもかかわらず、ディープラーニングモデルは、データからの暗黙の学習に依存しているため、細かな、時にはピクセルの薄い、重要な構造の接続性と連続性を正確に捉えるのに苦労することが多い。 このような欠点は、分析結果の信頼性に大きな影響を与え、臨床的な意思決定を妨げる可能性がある。 この課題に対処するために、トポロジ的一貫性を明確に強制するために設計された、新しい畳み込み層であるConformable Convolutionを紹介します。 Conformable Convolutionは、画像内の位相的重要性の高い領域に優先的にフォーカスする適応的なカーネルオフセットを学習する。 この優先順位付けは、永続的ホモロジーを利用するTPGモジュールによって導かれる。 TPGモジュールは、重要な位相的特徴を識別し、立体複体に変換された特徴写像に永続的ホモロジーを適用することにより、畳み込み層を導く。 提案するモジュールはアーキテクチャに依存しないため,さまざまなアーキテクチャにシームレスに統合することが可能です。 本稿では,構造物の相互接続性維持が重要となるセグメンテーション作業におけるフレームワークの有効性を示す。 3つの多種多様なデータセットに対する実験結果から,本フレームワークは下流のセグメンテーションにおけるトポロジを定量的・定性的に効果的に保存することを示した。

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