論文の概要: TransGUNet: Transformer Meets Graph-based Skip Connection for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09931v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 05:54:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 14:47:33.362039
• Title: TransGUNet: Transformer Meets Graph-based Skip Connection for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: TransGUNet: Transformerが医療画像セグメンテーションのためのグラフベースのスキップ接続を発表
• Authors: Ju-Hyeon Nam, Nur Suriza Syazwany, Sang-Chul Lee,
• Abstract要約: 我々は、スキップ接続フレームワークを強化するために、注意的クロススケールグラフニューラルネットワーク(ACS-GNN)を導入する。 ACS-GNNは、クロススケールな特徴マップをグラフ構造に変換し、ノードの注意を通して複雑な解剖学的構造をキャプチャする。 我々のフレームワークであるTransGUNetは、ASS-GNNとEFSをベースとした空間 attentio から構成され、様々なモードでドメインの一般化性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2186950360560143
• License:
• Abstract: Skip connection engineering is primarily employed to address the semantic gap between the encoder and decoder, while also integrating global dependencies to understand the relationships among complex anatomical structures in medical image segmentation. Although several models have proposed transformer-based approaches to incorporate global dependencies within skip connections, they often face limitations in capturing detailed local features with high computational complexity. In contrast, graph neural networks (GNNs) exploit graph structures to effectively capture local and global features. Leveraging these properties, we introduce an attentional cross-scale graph neural network (ACS-GNN), which enhances the skip connection framework by converting cross-scale feature maps into a graph structure and capturing complex anatomical structures through node attention. Additionally, we observed that deep learning models often produce uninformative feature maps, which degrades the quality of spatial attention maps. To address this problem, we integrated entropy-driven feature selection (EFS) with spatial attention, calculating an entropy score for each channel and filtering out high-entropy feature maps. Our innovative framework, TransGUNet, comprises ACS-GNN and EFS-based spatial attentio} to effectively enhance domain generalizability across various modalities by leveraging GNNs alongside a reliable spatial attention map, ensuring more robust features within the skip connection. Through comprehensive experiments and analysis, TransGUNet achieved superior segmentation performance on six seen and eight unseen datasets, demonstrating significantly higher efficiency compared to previous methods.
• Abstract（参考訳）: スキップ接続工学は、主にエンコーダとデコーダのセマンティックギャップに対処するために使用され、また、医療画像セグメンテーションにおける複雑な解剖学的構造間の関係を理解するために、グローバルな依存関係を統合する。 いくつかのモデルは、スキップ接続にグローバルな依存関係を組み込むトランスフォーマーベースのアプローチを提案しているが、高い計算複雑性を持つ詳細なローカル特徴をキャプチャする際の制限に直面していることが多い。 対照的に、グラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフ構造を利用して、局所的およびグローバル的特徴を効果的にキャプチャする。 これらの特性を活用することで,ノードの注意を通した複雑な解剖構造を解析し,クロススケールな特徴マップをグラフ構造に変換してスキップ接続フレームワークを強化する,注意型クロススケールグラフニューラルネットワーク(ACS-GNN)を導入する。 さらに、深層学習モデルでは、空間的注意マップの品質を低下させる非形式的特徴写像がしばしば生成されることを観察した。 この問題に対処するために、エントロピー駆動型特徴選択(EFS)を空間的注意と統合し、各チャネルのエントロピースコアを算出し、高エントロピー特徴写像をフィルタリングした。 我々の革新的なフレームワーク TransGUNet は ACS-GNN と EFS-based spatial attentio} から構成されており、GNN を信頼性の高い空間アテンションマップとともに活用し、スキップ接続内のより堅牢な特徴を確実にすることで、様々なモダリティにわたってドメインの一般化性を効果的に向上する。 総合的な実験と分析を通じて、TransGUNetは6つの未知のデータセットと8つの未知のデータセットに対して優れたセグメンテーション性能を達成し、従来の手法に比べてはるかに高い効率を示した。

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