論文の概要: H3DE-Net: Efficient and Accurate 3D Landmark Detection in Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14221v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 03:36:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:27:30.381629
• Title: H3DE-Net: Efficient and Accurate 3D Landmark Detection in Medical Imaging
• Title（参考訳）: H3DE-Net:医療画像における3次元ランドマーク検出の効率化と高精度化
• Authors: Zhen Huang, Ronghao Xu, Xiaoqian Zhou, Yangbo Wei, Suhua Wang, Xiaoxin Sun, Han Li, Qingsong Yao,
• Abstract要約: 3Dランドマーク検出は、医用画像解析において重要な課題である。 局所特徴抽出のためのCNNと軽量アテンション機構を組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 H3DE-Netは、このような軽量な注意機構をCNNと統合した最初の3Dランドマーク検出モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.511779346332123
• License:
• Abstract: 3D landmark detection is a critical task in medical image analysis, and accurately detecting anatomical landmarks is essential for subsequent medical imaging tasks. However, mainstream deep learning methods in this field struggle to simultaneously capture fine-grained local features and model global spatial relationships, while maintaining a balance between accuracy and computational efficiency. Local feature extraction requires capturing fine-grained anatomical details, while global modeling requires understanding the spatial relationships within complex anatomical structures. The high-dimensional nature of 3D volume further exacerbates these challenges, as landmarks are sparsely distributed, leading to significant computational costs. Therefore, achieving efficient and precise 3D landmark detection remains a pressing challenge in medical image analysis. In this work, We propose a \textbf{H}ybrid \textbf{3}D \textbf{DE}tection \textbf{Net}(H3DE-Net), a novel framework that combines CNNs for local feature extraction with a lightweight attention mechanism designed to efficiently capture global dependencies in 3D volumetric data. This mechanism employs a hierarchical routing strategy to reduce computational cost while maintaining global context modeling. To our knowledge, H3DE-Net is the first 3D landmark detection model that integrates such a lightweight attention mechanism with CNNs. Additionally, integrating multi-scale feature fusion further enhances detection accuracy and robustness. Experimental results on a public CT dataset demonstrate that H3DE-Net achieves state-of-the-art(SOTA) performance, significantly improving accuracy and robustness, particularly in scenarios with missing landmarks or complex anatomical variations. We aready open-source our project, including code, data and model weights.
• Abstract（参考訳）: 3Dランドマーク検出は医用画像解析において重要な課題であり、解剖学的ランドマークを正確に検出することは、その後の医用画像のタスクに不可欠である。 しかし、この分野における主流のディープラーニング手法は、精度と計算効率のバランスを保ちながら、きめ細かい局所的特徴を同時に捉え、世界空間の関係をモデル化することに苦慮している。 局所的特徴抽出には微細な解剖学的詳細の取得が必要であるが、大域的モデリングには複雑な解剖学的構造内の空間的関係を理解する必要がある。 3Dボリュームの高次元的な性質は、ランドマークがわずかに分散しているため、これらの課題をさらに悪化させ、計算コストが大幅に上昇する。 したがって, 医用画像解析において, 効率的かつ高精度な3次元ランドマーク検出を実現することが課題である。 本研究では,ローカルな特徴抽出のためのCNNと,3次元ボリュームデータにおけるグローバルな依存関係を効率的にキャプチャする軽量なアテンション機構を組み合わせた,新しいフレームワークである, \textbf{H}ybrid \textbf{3}D \textbf{DE}tection \textbf{Net}(H3DE-Net)を提案する。 このメカニズムは、グローバルコンテキストモデリングを維持しながら計算コストを削減するために階層的なルーティング戦略を用いる。 我々の知る限り、H3DE-NetはCNNとこのような軽量な注意機構を統合する最初の3Dランドマーク検出モデルである。 さらに、マルチスケール機能融合の統合により、検出精度と堅牢性がさらに向上する。 公開CTデータセットによる実験結果から,H3DE-Netは最先端(SOTA)のパフォーマンスを実現し,特にランドマークの欠如や複雑な解剖学的変異のあるシナリオにおいて,精度と堅牢性を大幅に向上することが示された。 コード、データ、モデルの重みなどを含む、当社のプロジェクトをオープンソースとして公開しています。

関連論文リスト

• Improving 3D Medical Image Segmentation at Boundary Regions using Local Self-attention and Global Volume Mixing [14.0825980706386]
  ボリューム・メディカル・イメージ・セグメンテーションは、与えられた3次元ボリューム・メディカル・イメージをボクセルレベルの精度で正確に分類することを目的とする医用画像解析の基本的な問題である。 本研究では,3次元医用画像セグメンテーションにおける局所的およびグローバルな依存関係を明示的に捉えることを目的とした,階層型エンコーダデコーダベースの新しいフレームワークを提案する。 提案フレームワークは,局所的なボリュームベースの自己アテンションを利用して局所的な依存関係を高解像度でエンコードし,低解像度の特徴表現でグローバルな依存関係をキャプチャする新しいボリュームミキサを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-20T11:08:38Z)
• μ-Net: A Deep Learning-Based Architecture for μ-CT Segmentation [2.012378666405002]
  X線計算マイクロトモグラフィー(mu-CT)は、医学および生物学的サンプルの内部解剖の高解像度な3D画像を生成する非破壊的手法である。 3D画像から関連情報を抽出するには、興味のある領域のセマンティックセグメンテーションが必要である。 本稿では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、Carassius auratusの心臓の完全な形態を自動分割する新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T15:29:08Z)
• Perspective+ Unet: Enhancing Segmentation with Bi-Path Fusion and Efficient Non-Local Attention for Superior Receptive Fields [19.71033340093199]
  本稿では,医療画像のセグメンテーションの限界を克服する新しいアーキテクチャであるspective+Unetを提案する。 このフレームワークは ENLTB という名前の効率的な非局所トランスフォーマーブロックを組み込んでおり、これはカーネル関数近似を利用して、効率的な長距離依存性キャプチャを行う。 ACDCとデータセットに関する実験結果から,提案したパースペクティブ+Unetの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T07:17:39Z)
• Leveraging Frequency Domain Learning in 3D Vessel Segmentation [50.54833091336862]
  本研究では,Fourier領域学習を3次元階層分割モデルにおけるマルチスケール畳み込みカーネルの代用として活用する。 管状血管分割作業において,新しいネットワークは顕著なサイス性能(ASACA500が84.37%,ImageCASが80.32%)を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T19:07:58Z)
• Homography Loss for Monocular 3D Object Detection [54.04870007473932]
  ホログラフィーロス(Homography Loss)と呼ばれる,2次元情報と3次元情報の両方を利用する識別可能なロス関数を提案する。 提案手法は,KITTI 3Dデータセットにおいて,他の最先端技術と比較して高い性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-02T03:48:03Z)
• Simulating Realistic MRI variations to Improve Deep Learning model and visual explanations using GradCAM [0.0]
  修正されたHighRes3DNetモデルを用いて、脳MRIボリュームランドマーク検出問題を解く。 Grad-CAMは、モデルがフォーカスしている領域を示す粗いローカライゼーションマップを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-01T11:14:23Z)
• Structure-Aware Long Short-Term Memory Network for 3D Cephalometric Landmark Detection [37.031819721889676]
  本研究では,3次元ランドマーク検出のための構造対応長短期記憶フレームワーク(SA-LSTM)を提案する。 SA-LSTMは、まず、ダウンサンプリングCBCTボリューム上の熱マップ回帰によって粗いランドマークを見つける。 その後、高解像度の収穫パッチを使用して、注意深いオフセット回帰によってランドマークを徐々に洗練する。 実験の結果,提案手法は効率と精度で最先端の手法よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-21T06:35:52Z)
• Delving into Localization Errors for Monocular 3D Object Detection [85.77319416168362]
  単眼画像から3Dバウンディングボックスを推定することは、自動運転に不可欠な要素です。 本研究では, 各サブタスクがもたらす影響を定量化し, 局所化誤差を求めることが, モノクロ3次元検出の抑制に欠かせない要因である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T10:38:01Z)
• Reinforced Axial Refinement Network for Monocular 3D Object Detection [160.34246529816085]
  モノクロ3次元物体検出は、2次元入力画像から物体の位置と特性を抽出することを目的としている。 従来のアプローチでは、空間から3D境界ボックスをサンプリングし、対象オブジェクトと各オブジェクトの関係を推定するが、有効サンプルの確率は3D空間で比較的小さい。 我々は,まず最初の予測から始めて,各ステップで1つの3dパラメータだけを変えて,基礎的真理に向けて徐々に洗練することを提案する。 これは、いくつかのステップの後に報酬を得るポリシーを設計する必要があるため、最適化するために強化学習を採用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-31T17:10:48Z)
• 4D Spatio-Temporal Convolutional Networks for Object Position Estimation in OCT Volumes [69.62333053044712]
  3次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、単一のOCT画像を用いたマーカーオブジェクトのポーズ推定に有望な性能を示した。 我々は3次元CNNを4次元時間CNNに拡張し、マーカーオブジェクト追跡のための追加の時間情報の影響を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-02T12:02:20Z)
• Structured Landmark Detection via Topology-Adapting Deep Graph Learning [75.20602712947016]
  解剖学的顔と医学的ランドマーク検出のための新しいトポロジ適応深層グラフ学習手法を提案する。 提案手法は局所像特徴と大域形状特徴の両方を利用するグラフ信号を構成する。 3つの公開顔画像データセット(WFLW、300W、COFW-68)と3つの現実世界のX線医学データセット(ケパロメトリ、ハンド、ペルビス)で実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T11:55:03Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。