論文の概要: CFFormer: Cross CNN-Transformer Channel Attention and Spatial Feature Fusion for Improved Segmentation of Low Quality Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03629v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 08:59:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:49:32.841784
• Title: CFFormer: Cross CNN-Transformer Channel Attention and Spatial Feature Fusion for Improved Segmentation of Low Quality Medical Images
• Title（参考訳）: CFFormer:低画質医用画像の分割改善のためのCNN-transformer Channel Attentionと空間的特徴融合
• Authors: Jiaxuan Li, Qing Xu, Xiangjian He, Ziyu Liu, Daokun Zhang, Ruili Wang, Rong Qu, Guoping Qiu,
• Abstract要約: CNN-Transformerモデルは、ローカル情報と長距離依存の両方を効率的にモデル化するCNNとTransformerの利点を組み合わせるように設計されている。 本稿では,Cross Feature Channel Attention (CFCA)モジュールとX-Spatial Feature Fusion (XFF)モジュールを紹介する。 CFCAモジュールは2つのエンコーダからチャネル特徴間の相互作用をフィルタリングし、促進する一方、XFFモジュールは空間的特徴の有意な意味情報の違いを効果的に軽減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.68616115427831
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• Abstract: Hybrid CNN-Transformer models are designed to combine the advantages of Convolutional Neural Networks (CNNs) and Transformers to efficiently model both local information and long-range dependencies. However, most research tends to focus on integrating the spatial features of CNNs and Transformers, while overlooking the critical importance of channel features. This is particularly significant for model performance in low-quality medical image segmentation. Effective channel feature extraction can significantly enhance the model's ability to capture contextual information and improve its representation capabilities. To address this issue, we propose a hybrid CNN-Transformer model, CFFormer, and introduce two modules: the Cross Feature Channel Attention (CFCA) module and the X-Spatial Feature Fusion (XFF) module. The model incorporates dual encoders, with the CNN encoder focusing on capturing local features and the Transformer encoder modeling global features. The CFCA module filters and facilitates interactions between the channel features from the two encoders, while the XFF module effectively reduces the significant semantic information differences in spatial features, enabling a smooth and cohesive spatial feature fusion. We evaluate our model across eight datasets covering five modalities to test its generalization capability. Experimental results demonstrate that our model outperforms current state-of-the-art (SOTA) methods, with particularly superior performance on datasets characterized by blurry boundaries and low contrast.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッドCNN-Transformerモデルは、ローカル情報と長距離依存の両方を効率的にモデル化するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーの利点を組み合わせるように設計されている。 しかし、ほとんどの研究はCNNとトランスフォーマーの空間的特徴の統合に重点を置いている。 これは、低品質の医用画像分割におけるモデル性能において特に重要である。 効果的なチャネル特徴抽出は、コンテキスト情報をキャプチャし、表現能力を向上するモデルの能力を著しく向上させる。 そこで我々は,CFCAモジュールとX-Spatial Feature Fusion(XFF)モジュールの2つのモジュールについて,ハイブリッドCNN-TransformerモデルCFFormerを提案する。 このモデルにはデュアルエンコーダが組み込まれており、CNNエンコーダはローカルな特徴を捉え、Transformerエンコーダはグローバルな特徴をモデル化する。 CFCAモジュールは2つのエンコーダからチャネル特徴間の相互作用をフィルタリングし促進する一方、XFFモジュールは空間的特徴の有意な意味情報差を効果的に低減し、スムーズで凝集的な空間的特徴融合を可能にする。 我々は,その一般化能力をテストするために,5つのモダリティをカバーする8つのデータセットにまたがるモデルを評価した。 実験結果から,本モデルは現状のSOTA法よりも優れており,特にぼやけた境界と低コントラストを特徴とするデータセットの性能が優れていることがわかった。

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