論文の概要: WMKA-Net: A Weighted Multi-Kernel Attention NetworkMethod for Retinal Vessel Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14888v1
• Date: Mon, 21 Apr 2025 06:32:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 19:20:26.510188
• Title: WMKA-Net: A Weighted Multi-Kernel Attention NetworkMethod for Retinal Vessel Segmentation
• Title（参考訳）: WMKA-Net:網膜血管セグメンテーションのための重み付きマルチカーネル注意ネットワーク手法
• Authors: Xinran Xu, Yuliang Ma, Sifu Cai,
• Abstract要約: 本稿では,網膜血管セグメンテーションにおけるマルチスケール機能キャプチャの不足,コンテキスト情報の喪失,ノイズ感度といった問題に対処する新しい網膜血管セグメンテーションネットワークを提案する。 WMKA-Netは、いくつかの革新的なコンポーネントを統合することにより、小型船と低コントラスト領域のセグメンテーション性能を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.864156704238198
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel retinal vessel segmentation network, the Weighted Multi-Kernel Attention Network (WMKA-Net), which aims to address the issues of insufficient multiscale feature capture, loss of contextual information, and noise sensitivity in retinal vessel segmentation. WMKA-Net significantly improves the segmentation performance of small vessels and low-contrast regions by integrating several innovative components, including the MultiKernelFeature Fusion Module (MKDC), the Progressive Feature Weighting Fusion Strategy (UDFF), and the Attention Mechanism Module (AttentionBlock). The MKDC module employs multiscale parallel convolutional kernels to extract vessel characteristics, thereby enhancing the ability to capture complex vascular structures. The UDFF strategy optimizes the transmission of feature information by weighted fusion of high- and low-level features. The AttentionBlock highlights key regions and suppresses noise interference through the attention mechanism. Experimental results demonstrate that WMKA-Net achieves excellent segmentation performance in multiple public datasets, particularly in segmentation of small vessels and processing of pathological regions. This work provides a robust and efficient new method for segmentation of the retinal vessel.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,網膜血管セグメンテーションネットワークWMKA-Net(Weighted Multi-Kernel Attention Network)を提案する。 WMKA-Netは、MKDC(MultiKernelFeature Fusion Module)、UDFF(Progressive Feature Weighting Fusion Strategy)、Attention Mechanism Module(AttentionBlock)など、いくつかの革新的なコンポーネントを統合することで、小型船と低コントラスト領域のセグメンテーション性能を大幅に改善する。 MKDCモジュールはマルチスケールの並列畳み込みカーネルを用いて血管の特徴を抽出し、複雑な血管構造を捕捉する能力を高める。 UDFF戦略は,高次・低次特徴の重み付け融合による特徴情報の伝達を最適化する。 AttentionBlockはキー領域をハイライトし、アテンション機構を通じてノイズ干渉を抑制する。 実験により,WMKA-Netは複数の公開データセットにおいて,特に小血管のセグメンテーションや病理領域の処理において,優れたセグメンテーション性能を発揮することが示された。 この研究は、網膜血管のセグメンテーションのための堅牢で効率的な新しい方法を提供する。

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