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/2501.10814v2
• Date: Thu, 06 Mar 2025 11:05:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 17:59:00.49517
• 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: No-More-Sliding-Window (NMSW)は、3Dセグメンテーションのための新しいエンドツーエンドのトレーニング可能なフレームワークである。 NMSWは、最も関連するパッチのみを選択的にサンプリングするために、差別化可能なTop-kモジュールを使用している。 H100 GPUでは9.1倍高速な推論、Xeon Gold CPUでは11.1倍高速な推論を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.54360931760496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D models surpass 2D models in CT/MRI segmentation by effectively capturing inter-slice relationships. However, the added depth dimension substantially increases memory consumption. While patch-based training alleviates memory constraints, it significantly slows down the inference speed due to the sliding window (SW) approach. We propose No-More-Sliding-Window (NMSW), a novel end-to-end trainable framework that enhances the efficiency of generic 3D segmentation backbone during an inference step by eliminating the need for SW. NMSW employs a differentiable Top-k module to selectively sample only the most relevant patches, thereby minimizing redundant computations. When patch-level predictions are insufficient, the framework intelligently leverages coarse global predictions to refine results. Evaluated across 3 tasks using 3 segmentation backbones, NMSW achieves competitive accuracy compared to SW inference while significantly reducing computational complexity by 91% (88.0 to 8.00 TMACs). Moreover, it delivers a 9.1x faster inference on the H100 GPU (99.0 to 8.3 sec) and a 11.1x faster inference on the Xeon Gold CPU (2110 to 189 sec). NMSW is model-agnostic, further boosting efficiency when integrated with any existing efficient segmentation backbones.
• Abstract（参考訳）: 3次元モデルは、スライス間関係を効果的に捉え、CT/MRIセグメンテーションにおいて2次元モデルを上回る。 しかし、追加の深さ次元はメモリ消費を大幅に増加させる。 パッチベースのトレーニングはメモリ制約を軽減するが、スライディングウィンドウ(SW)アプローチによる推論速度を大幅に低下させる。 NMSW(No-More-Sliding-Window, No-More-Sliding-Window, No-More-Sliding-Window, No-More-Window, No-More-Sliding-Window, No-More-Window, No-More-Sliding-Window, NMSW)を提案する。 NMSWは、最も関連性の高いパッチのみを選択的にサンプリングし、冗長な計算を最小化するために、微分可能なTop-kモジュールを使用している。 パッチレベルの予測が不十分な場合、このフレームワークは粗いグローバルな予測をインテリジェントに活用して結果を洗練する。 3つのセグメンテーションバックボーンを用いて3つのタスクで評価され、NMSWはSW推論と比較して計算複雑性を91%削減する(88.0から8.00 TMACs)。 さらに、H100 GPU(99.0から8.3秒)では9.1倍高速な推論、Xeon Gold CPU(2110から189秒)では11.1倍高速な推論を提供する。 NMSWはモデルに依存しないため、既存の効率的なセグメンテーションバックボーンと統合した場合、さらに効率が向上する。

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