論文の概要: Enhancing Brain Tumor Segmentation Using Channel Attention and Transfer learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11196v1
• Date: Sun, 19 Jan 2025 23:58:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:21:00.194838
• Title: Enhancing Brain Tumor Segmentation Using Channel Attention and Transfer learning
• Title（参考訳）: チャネル注意と伝達学習を用いた脳腫瘍分離の促進
• Authors: Majid Behzadpour, Ebrahim Azizi, Kai Wu, Bengie L. Ortiz,
• Abstract要約: 自動脳腫瘍分割のためのResUNetアーキテクチャを提案する。 EfficientNetB0エンコーダは、事前訓練された機能を活用して、機能の抽出効率を向上させる。 チャネルアテンション機構は、腫瘍関連の特徴に焦点を絞るモデルを強化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.062500255359342
• License:
• Abstract: Accurate and efficient segmentation of brain tumors is critical for diagnosis, treatment planning, and monitoring in clinical practice. In this study, we present an enhanced ResUNet architecture for automatic brain tumor segmentation, integrating an EfficientNetB0 encoder, a channel attention mechanism, and an Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) module. The EfficientNetB0 encoder leverages pre-trained features to improve feature extraction efficiency, while the channel attention mechanism enhances the model's focus on tumor-relevant features. ASPP enables multiscale contextual learning, crucial for handling tumors of varying sizes and shapes. The proposed model was evaluated on two benchmark datasets: TCGA LGG and BraTS 2020. Experimental results demonstrate that our method consistently outperforms the baseline ResUNet and its EfficientNet variant, achieving Dice coefficients of 0.903 and 0.851 and HD95 scores of 9.43 and 3.54 for whole tumor and tumor core regions on the BraTS 2020 dataset, respectively. compared with state-of-the-art methods, our approach shows competitive performance, particularly in whole tumor and tumor core segmentation. These results indicate that combining a powerful encoder with attention mechanisms and ASPP can significantly enhance brain tumor segmentation performance. The proposed approach holds promise for further optimization and application in other medical image segmentation tasks.
• Abstract（参考訳）: 脳腫瘍の正確な分節化は、臨床における診断、治療計画、モニタリングに重要である。 本研究では,効率的なNetB0エンコーダ,チャネルアテンション機構,アトラス空間ピラミッドプール(ASPP)モジュールを組み込んだ自動脳腫瘍セグメンテーションのためのResUNetアーキテクチャを提案する。 EfficientNetB0エンコーダは事前訓練された機能を活用して特徴抽出効率を向上させる一方、チャネルアテンション機構は腫瘍関連機能に対するモデルの焦点を強化する。 ASPPは、様々な大きさと形状の腫瘍を扱うために不可欠な、マルチスケールの文脈学習を可能にする。 提案したモデルは、TCGA LGGとBraTS 2020の2つのベンチマークデータセットで評価された。 実験の結果,BraTS 2020データセットの腫瘍コア領域全体のDice係数は0.903,0.851,HD95スコアは9.43,3.54と,それぞれ向上していることがわかった。 現状の方法と比較して,本手法は,特に腫瘍全体と腫瘍コアのセグメンテーションにおいて,競争力のある性能を示す。 これらの結果から,強力なエンコーダと注意機構とASPPを組み合わせることで,脳腫瘍のセグメンテーション性能が著しく向上することが示唆された。 提案手法は、他の医用画像分割タスクにおけるさらなる最適化と応用を約束する。

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