論文の概要: LSU-Net: Lightweight Automatic Organs Segmentation Network For Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00042v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 14:22:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-09 04:50:36.733112
• Title: LSU-Net: Lightweight Automatic Organs Segmentation Network For Medical Images
• Title（参考訳）: LSU-Net:医療画像のための軽量自動臓器分割ネットワーク
• Authors: Yujie Ding, Shenghua Teng, Zuoyong Li, Xiao Chen,
• Abstract要約: 医用画像分割のための軽量シフトU-Net(LSU-Net)を提案する。 我々はLight Conv BlockとTokenized Shift Blockを軽量に統合し、効率的な動的重み付けのための動的重み付け設計と組み合わせた。 UWMGI と MSD Colon のデータセット上で LSU-Net を検証し,実験結果から LSU-Net がほとんどの最先端セグメンテーションアーキテクチャより優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.976769811369726
• License:
• Abstract: UNet and its variants have widespread applications in medical image segmentation. However, the substantial number of parameters and computational complexity of these models make them less suitable for use in clinical settings with limited computational resources. To address this limitation, we propose a novel Lightweight Shift U-Net (LSU-Net). We integrate the Light Conv Block and the Tokenized Shift Block in a lightweight manner, combining them with a dynamic weight multi-loss design for efficient dynamic weight allocation. The Light Conv Block effectively captures features with a low parameter count by combining standard convolutions with depthwise separable convolutions. The Tokenized Shift Block optimizes feature representation by shifting and capturing deep features through a combination of the Spatial Shift Block and depthwise separable convolutions. Dynamic adjustment of the loss weights at each layer approaches the optimal solution and enhances training stability. We validated LSU-Net on the UWMGI and MSD Colon datasets, and experimental results demonstrate that LSU-Net outperforms most state-of-the-art segmentation architectures.
• Abstract（参考訳）: UNetとその変種は医療画像セグメンテーションに広く応用されている。 しかし、これらのモデルのかなりの数のパラメータと計算複雑性により、限られた計算資源を持つ臨床環境での使用には適さない。 この制限に対処するために、新しい軽量シフトU-Net(LSU-Net)を提案する。 我々はLight Conv BlockとTokenized Shift Blockを軽量に統合し、効率的な動的重み付けのための動的重み付け設計と組み合わせた。 Light Conv Blockは、標準畳み込みと奥行き分離可能な畳み込みを組み合わせることで、パラメータカウントの低い特徴を効果的にキャプチャする。 Tokenized Shift Blockは、Spatial Shift BlockとDeepwise separable convolutionsを組み合わせて、深い特徴をシフトしてキャプチャすることで、特徴表現を最適化する。 各層における損失重みの動的調整は最適解に近づき、訓練安定性を高める。 UWMGI と MSD Colon のデータセット上で LSU-Net を検証し,実験結果から LSU-Net がほとんどの最先端セグメンテーションアーキテクチャより優れていることが示された。

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