論文の概要: No More Sliding Window: Efficient 3D Medical Image Segmentation with Differentiable Top-k Patch Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10814v1
• Date: Sat, 18 Jan 2025 16:23:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:26:14.771125
• Title: No More Sliding Window: Efficient 3D Medical Image Segmentation with Differentiable Top-k Patch Sampling
• Title（参考訳）: スライディングウィンドウは不要:Top-k Patch Smplingによる3次元医用画像分割の効率化
• Authors: Young Seok Jeon, Hongfei Yang, Huazhu Fu, Mengling Feng,
• Abstract要約: 3Dモデルは、スライス間の関係を活用できるため、3D医療画像セグメンテーションタスクにおいて2Dよりも好まれる。 一般的な解決策は、パッチベースのトレーニングを使用して、スライディングウィンドウ(SW)推論でボリューム全体の予測を行うことだ。 任意の3次元セグメンテーションモデルの効率性と精度を高める新しいフレームワークであるNMSW-Netを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.54360931760496
• License:
• Abstract: 3D models are favored over 2D for 3D medical image segmentation tasks due to their ability to leverage inter-slice relationship, yielding higher segmentation accuracy. However, 3D models demand significantly more GPU memory with increased model size and intermediate tensors. A common solution is to use patch-based training and make whole-volume predictions with sliding window (SW) inference. SW inference reduces memory usage but is slower due to equal resource allocation across patches and less accurate as it overlooks global features beyond patches. We propose NMSW-Net (No-More-Sliding-Window-Net), a novel framework that enhances efficiency and accuracy of any given 3D segmentation model by eliminating SW inference and incorporating global predictions when necessary. NMSW-Net incorporates a differentiable Top-k module to sample only the relevant patches that enhance segmentation accuracy, thereby minimizing redundant computations. Additionally, it learns to leverage coarse global predictions when patch prediction alone is insufficient. NMSW-Net is model-agnostic, making it compatible with any 3D segmentation model that previously relied on SW inference. Evaluated across 3 tasks with 3 segmentation backbones, NMSW-Net achieves competitive or sometimes superior accuracy compared to SW, while reducing computational complexity by 90% (87.5 to 7.95 TFLOPS), delivering 4x faster inference on the H100 GPU (19.0 to 4.3 sec), and 7x faster inference on the Intel Xeon Gold CPU (1710 to 230 seconds).
• Abstract（参考訳）: 3Dモデルは、スライス間の関係を活用でき、より高いセグメンテーション精度が得られるため、3D医療画像セグメンテーションタスクにおいて2Dよりも好まれる。 しかし、3Dモデルでは、モデルサイズと中間テンソルが増加し、GPUメモリが大幅に増大する。 一般的な解決策は、パッチベースのトレーニングを使用して、スライディングウィンドウ(SW)推論でボリューム全体の予測を行うことだ。 SW推論はメモリ使用量を減らすが、パッチ間のリソース割り当てが等しく、パッチ以外のグローバル機能を見落としているため正確ではないため遅い。 NMSW-Net(No-More-Sliding-Window-Net)は、SW推論を排除し、必要に応じてグローバルな予測を取り入れることで、任意の3次元セグメントモデルの効率性と精度を高める新しいフレームワークである。 NMSW-Netは、差別化可能なTop-kモジュールを組み込んで、セグメンテーション精度を高めるパッチのみをサンプリングし、冗長な計算を最小化する。 さらに、パッチ予測だけでは不十分な場合に、粗いグローバル予測を活用することを学ぶ。 NMSW-Netはモデルに依存しないため、以前はSW推論に依存していた任意の3Dセグメンテーションモデルと互換性がある。 3つのセグメンテーションバックボーンを持つ3つのタスクで評価され、NMSW-NetはSWよりも競合的または時には優れた精度を実現し、計算複雑性を90%削減し(87.5から7.95 TFLOPS)、H100 GPUで4倍高速な推論(19.0から4.3秒)、Intel Xeon Gold CPUで7倍高速な推論(1710から230秒)を実現した。

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