論文の概要: MSA-UNet3+: Multi-Scale Attention UNet3+ with New Supervised Prototypical Contrastive Loss for Coronary DSA Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.05184v1
• Date: Mon, 07 Apr 2025 15:35:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:10:57.692565
• Title: MSA-UNet3+: Multi-Scale Attention UNet3+ with New Supervised Prototypical Contrastive Loss for Coronary DSA Image Segmentation
• Title（参考訳）: MSA-UNet3+:MSA-UNet3+ : 冠動脈DSA画像分割のための新しい同期型コントラスト損失付きマルチスケール注意UNet3+
• Authors: Rayan Merghani Ahmed, Adnan Iltaf, Bin Li, Shoujun Zhou,
• Abstract要約: 冠状DSA画像分割のためのマルチスケールアテンション拡張UNet3+アーキテクチャ MSA-UNet3+を提案する。 マルチスケールDilated Bottleneck(MSD-Bottleneck)とコンテキスト注意融合モジュール(CAFM)を組み合わせたフレームワーク プライベート冠DSAデータセットで行った実験は、MSA-UNet3+が最先端の手法より優れていることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.259086547278879
• License:
• Abstract: The accurate segmentation of coronary Digital Subtraction Angiography (DSA) images is essential for diagnosing and treating coronary artery diseases. Despite advances in deep learning-based segmentation, challenges such as low contrast, noise, overlapping structures, high intra-class variance, and class imbalance limit precise vessel delineation. To overcome these limitations, we propose the MSA-UNet3+: a Multi-Scale Attention enhanced UNet3+ architecture for coronary DSA image segmentation. The framework combined Multi-Scale Dilated Bottleneck (MSD-Bottleneck) with Contextual Attention Fusion Module (CAFM), which not only enhances multi-scale feature extraction but also preserve fine-grained details, and improve contextual understanding. Furthermore, we propose a new Supervised Prototypical Contrastive Loss (SPCL), which combines supervised and prototypical contrastive learning to minimize class imbalance and high intra-class variance by focusing on hard-to-classified background samples. Experiments carried out on a private coronary DSA dataset demonstrate that MSA-UNet3+ outperforms state-of-the-art methods, achieving a Dice coefficient of 87.73%, an F1-score of 87.78%, and significantly reduced Average Surface Distance (ASD) and Average Contour Distance (ACD). The developed framework provides clinicians with precise vessel segmentation, enabling accurate identification of coronary stenosis and supporting informed diagnostic and therapeutic decisions. The code will be released at the following GitHub profile link https://github.com/rayanmerghani/MSA-UNet3plus.
• Abstract（参考訳）: 冠動脈疾患の診断と治療にはDSA画像の正確な分画が不可欠である。 深層学習に基づくセグメンテーションの進歩にもかかわらず、低コントラスト、ノイズ、重なり合う構造、高いクラス内分散、クラス不均衡は正確な血管のデライン化を制限している。 これらの制約を克服するために、冠状DSA画像分割のためのマルチスケールアテンション拡張UNet3+アーキテクチャ MSA-UNet3+を提案する。 このフレームワークはマルチスケールDilated Bottleneck (MSD-Bottleneck) と Contextual Attention Fusion Module (CAFM) を組み合わせることで、マルチスケールの特徴抽出を向上するだけでなく、きめ細かい詳細を保存し、コンテキスト理解を改善する。 さらに,教師付きおよび原型的コントラスト学習を組み合わせて,クラス不均衡とクラス内分散を最小化し,厳格に分類された背景サンプルに焦点を合わせることで,クラス内分散を最大化するスーパーバイザード・プロトタイプ・コントラスト・ロス(SPCL)を提案する。 プライベート冠状動脈DSAデータセットで行った実験では、MSA-UNet3+は最先端の手法より優れており、Dice係数87.73%、F1スコア87.78%、平均表面距離(ASD)と平均輪郭距離(ACD)が大幅に減少している。 開発された枠組みは、臨床医に正確な血管分節を提供し、冠動脈狭窄の正確な診断を可能にし、診断および治療上の決定を支援する。 コードは次のGitHubプロファイルリンク https://github.com/rayanmerghani/MSA-UNet3plusでリリースされる。

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