Fugu-MT 論文翻訳(概要): ViG3D-UNet: Volumetric Vascular Connectivity-Aware Segmentation via 3D Vision Graph Representation

論文の概要: ViG3D-UNet: Volumetric Vascular Connectivity-Aware Segmentation via 3D Vision Graph Representation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13599v1
Date: Fri, 18 Apr 2025 10:06:45 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-28 16:17:16.582804
Title: ViG3D-UNet: Volumetric Vascular Connectivity-Aware Segmentation via 3D Vision Graph Representation
Title（参考訳）: ViG3D-UNet:3次元視覚グラフ表現による体積血管結合性認識セグメンテーション
Authors: Bowen Liu, Chunlei Meng, Wei Lin, Hongda Zhang, Ziqing Zhou, Zhongxue Gan, Chun Ouyang,
Abstract要約: ViG3D-UNetという名前の3Dビジョングラフニューラルネットワークフレームワークが導入された。 ViG3D-UNet法は, 連続血管セグメンテーションを容易にするために, U字型アーキテクチャ内に3次元グラフ表現とアグリゲーションを統合する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.363621889050426
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Accurate vascular segmentation is essential for coronary visualization and the diagnosis of coronary heart disease. This task involves the extraction of sparse tree-like vascular branches from the volumetric space. However, existing methods have faced significant challenges due to discontinuous vascular segmentation and missing endpoints. To address this issue, a 3D vision graph neural network framework, named ViG3D-UNet, was introduced. This method integrates 3D graph representation and aggregation within a U-shaped architecture to facilitate continuous vascular segmentation. The ViG3D module captures volumetric vascular connectivity and topology, while the convolutional module extracts fine vascular details. These two branches are combined through channel attention to form the encoder feature. Subsequently, a paperclip-shaped offset decoder minimizes redundant computations in the sparse feature space and restores the feature map size to match the original input dimensions. To evaluate the effectiveness of the proposed approach for continuous vascular segmentation, evaluations were performed on two public datasets, ASOCA and ImageCAS. The segmentation results show that the ViG3D-UNet surpassed competing methods in maintaining vascular segmentation connectivity while achieving high segmentation accuracy. Our code will be available soon.
Abstract（参考訳）: 正確な血管セグメンテーションは、冠動脈の可視化と冠動脈疾患の診断に不可欠である。この課題は、体積空間からスパースツリーのような血管枝を抽出することである。しかし,非連続的な血管分断と終端の欠如により,既存の手法は重大な課題に直面している。この問題に対処するため、ViG3D-UNetという名前の3Dビジョングラフニューラルネットワークフレームワークが導入された。本手法は, 連続血管セグメンテーションを容易にするために, U字型アーキテクチャ内に3次元グラフ表現とアグリゲーションを統合する。 ViG3Dモジュールは体積血管の接続性とトポロジーを捉え、畳み込みモジュールは微細血管の詳細を抽出する。これら2つのブランチは、チャネルアテンションを介して結合され、エンコーダ機能を形成する。その後、紙クリップ型オフセットデコーダはスパース特徴空間における冗長な計算を最小化し、特徴写像サイズを元の入力次元に合わせるように復元する。連続血管セグメンテーションにおける提案手法の有効性を評価するため,ASOCAとImageCASの2つの公開データセットを用いて評価を行った。セグメンテーションの結果,ViG3D-UNetは,高いセグメンテーション精度を達成しつつ,血管セグメンテーションの接続性を維持する競合手法を上回った。私たちのコードはまもなく利用可能になります。

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