論文の概要: Tree-NET: Enhancing Medical Image Segmentation Through Efficient Low-Level Feature Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02140v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 23:17:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:06:17.097424
• Title: Tree-NET: Enhancing Medical Image Segmentation Through Efficient Low-Level Feature Training
• Title（参考訳）: Tree-NET: 効率的な低レベル特徴訓練による医用画像セグメンテーションの強化
• Authors: Orhan Demirci, Bulent Yilmaz,
• Abstract要約: 本稿では,医療画像セグメンテーションのための新しいフレームワークであるTree-NETを紹介する。 Tree-NETは、セグメンテーション精度と計算効率の両方を向上させるためにボトルネック機能監視を使用する。 実験の結果、Tree-NETはFLOPを4倍から13倍に減らし、メモリ使用量を減らし、元のものと同等または優れた精度を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper introduces Tree-NET, a novel framework for medical image segmentation that leverages bottleneck feature supervision to enhance both segmentation accuracy and computational efficiency. While previous studies have employed bottleneck feature supervision, their applications have largely been limited to the training phase, offering no computational benefits during training or evaluation. To the best of our knowledge, this study is the first to propose a framework that incorporates two additional training phases for segmentation models, utilizing bottleneck features at both input and output stages. This approach significantly improves computational performance by reducing input and output dimensions with a negligible addition to parameter count, without compromising accuracy. Tree-NET features a three-layer architecture comprising Encoder-Net and Decoder-Net, which are autoencoders designed to compress input and label data, respectively, and Bridge-Net, a segmentation framework that supervises the bottleneck features. By focusing on dense, compressed representations, Tree-NET enhances operational efficiency and can be seamlessly integrated into existing segmentation models without altering their internal structures or increasing model size. We evaluate Tree-NET on two critical segmentation tasks -- skin lesion and polyp segmentation -- using various backbone models, including U-NET variants and Polyp-PVT. Experimental results demonstrate that Tree-NET reduces FLOPs by a factor of 4 to 13 and decreases memory usage, while achieving comparable or superior accuracy compared to the original architectures. These findings underscore Tree-NET's potential as a robust and efficient solution for medical image segmentation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,医療画像セグメンテーションのための新しいフレームワークであるTree-NETを紹介し,セグメンテーションの精度と計算効率の両立を図る。 これまでの研究ではボトルネック機能監視が採用されていたが、その応用はトレーニングフェーズに限られており、トレーニングや評価の際の計算上のメリットは提供されていない。 我々の知る限り、本研究では、入力および出力段階のボトルネック機能を利用して、セグメンテーションモデルのための2つの追加トレーニングフェーズを組み込んだフレームワークを初めて提案する。 提案手法は,パラメータ数に負の加算を加えることで,精度を損なうことなく,入力次元と出力次元を削減し,計算性能を著しく向上させる。 Tree-NETにはEncoder-NetとDecoder-Netという3層アーキテクチャがあり、それぞれ入力データとラベルデータを圧縮するオートエンコーダと、ボトルネック機能を監督するセグメンテーションフレームワークであるBridge-Netがある。 密集した圧縮表現に焦点を当てることで、Tree-NETは運用効率を向上し、内部構造を変更したりモデルサイズを拡大したりすることなく、既存のセグメンテーションモデルにシームレスに統合することができる。 U-NETとPolyp-PVTを含む様々なバックボーンモデルを用いて、皮膚病変とポリプセグメンテーションという2つの重要なセグメンテーションタスクでTree-NETを評価する。 実験の結果、Tree-NETはFLOPを4倍から13倍に減らし、メモリ使用量を減らし、元のアーキテクチャと比べて同等または優れた精度を実現している。 これらの知見は、医療画像セグメンテーションの堅牢で効率的なソリューションとしてのTree-NETの可能性を強調している。

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