論文の概要: Rethinking the Nested U-Net Approach: Enhancing Biomarker Segmentation with Attention Mechanisms and Multiscale Feature Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06158v1
• Date: Tue, 08 Apr 2025 15:53:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:28:46.143973
• Title: Rethinking the Nested U-Net Approach: Enhancing Biomarker Segmentation with Attention Mechanisms and Multiscale Feature Fusion
• Title（参考訳）: ネストされたU-Netアプローチの再考:注意機構とマルチスケール特徴融合によるバイオマーカーセグメンテーションの強化
• Authors: Saad Wazir, Daeyoung Kim,
• Abstract要約: マルチスケール・フィーチャー・フュージョンとアテンション・メカニズムを通じて、ローカルとグローバルの両方のコンテキストをキャプチャするネストされたUNetアーキテクチャを導入する。 この設計では、エンコーダからの機能統合を改善し、キーチャネルとリージョンを強調し、空間の詳細を復元してセグメンテーション性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0799865428691393
• License:
• Abstract: Identifying biomarkers in medical images is vital for a wide range of biotech applications. However, recent Transformer and CNN based methods often struggle with variations in morphology and staining, which limits their feature extraction capabilities. In medical image segmentation, where data samples are often limited, state-of-the-art (SOTA) methods improve accuracy by using pre-trained encoders, while end-to-end approaches typically fall short due to difficulties in transferring multiscale features effectively between encoders and decoders. To handle these challenges, we introduce a nested UNet architecture that captures both local and global context through Multiscale Feature Fusion and Attention Mechanisms. This design improves feature integration from encoders, highlights key channels and regions, and restores spatial details to enhance segmentation performance. Our method surpasses SOTA approaches, as evidenced by experiments across four datasets and detailed ablation studies. Code: https://github.com/saadwazir/ReN-UNet
• Abstract（参考訳）: 医用画像中のバイオマーカーの同定は、幅広いバイオテクノロジー応用に不可欠である。 しかし、最近のTransformerとCNNベースの手法は、しばしば形態や染色のバリエーションに悩まされ、特徴抽出能力を制限している。 データサンプルがしばしば制限される医療画像セグメンテーションでは、最先端のSOTA(State-of-the-art)手法は、事前訓練されたエンコーダを使用することで精度を向上するが、エンド・ツー・エンドのアプローチは、エンコーダとデコーダの間で効果的にマルチスケールの機能を転送することが困難であるため、一般的には不足する。 これらの課題に対処するために,マルチスケールフィーチャーフュージョンとアテンションメカニズムを通じて,ローカルコンテキストとグローバルコンテキストの両方をキャプチャするネストされたUNetアーキテクチャを導入する。 この設計では、エンコーダからの機能統合を改善し、キーチャネルとリージョンを強調し、空間の詳細を復元してセグメンテーション性能を向上させる。 提案手法は,4つのデータセットにわたる実験と詳細なアブレーション研究によって実証されたSOTAアプローチを超越する。 コード:https://github.com/saadwazir/ReN-UNet

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