論文の概要: Parameter-Free Bio-Inspired Channel Attention for Enhanced Cardiac MRI Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23872v1
• Date: Thu, 29 May 2025 12:03:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.591856
• Title: Parameter-Free Bio-Inspired Channel Attention for Enhanced Cardiac MRI Reconstruction
• Title（参考訳）: 心臓MRI再建のためのパラメータフリーバイオインスピレーションチャネルアテンション
• Authors: Anam Hashmi, Julia Dietlmeier, Kathleen M. Curran, Noel E. O'Connor,
• Abstract要約: 心臓MRI再建のための非線形アテンションアーキテクチャを提案し,エコロジー原理からの洞察が効果的なアテンション機構の発達を導くことができると仮説を立てた。 具体的には,単種の個体群成長を記述した非線形生態差方程式を考察し,パラメータフリーアテンションモジュールを考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.904269561863103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Attention is a fundamental component of the human visual recognition system. The inclusion of attention in a convolutional neural network amplifies relevant visual features and suppresses the less important ones. Integrating attention mechanisms into convolutional neural networks enhances model performance and interpretability. Spatial and channel attention mechanisms have shown significant advantages across many downstream tasks in medical imaging. While existing attention modules have proven to be effective, their design often lacks a robust theoretical underpinning. In this study, we address this gap by proposing a non-linear attention architecture for cardiac MRI reconstruction and hypothesize that insights from ecological principles can guide the development of effective and efficient attention mechanisms. Specifically, we investigate a non-linear ecological difference equation that describes single-species population growth to devise a parameter-free attention module surpassing current state-of-the-art parameter-free methods.
• Abstract（参考訳）: 注意は人間の視覚認識システムの基本構成要素である。 畳み込みニューラルネットワークへの注意の取り込みは、関連する視覚的特徴を増幅し、重要でないものを抑制する。 注意機構を畳み込みニューラルネットワークに統合することは、モデル性能と解釈可能性を高める。 空間的およびチャネル的注意機構は、医用画像における多くの下流業務において大きな優位性を示している。 既存の注目モジュールは効果があることが証明されているが、その設計は堅牢な理論的基盤を欠いていることが多い。 本研究では, 心臓MRI再建のための非線形注意アーキテクチャを提案することにより, このギャップに対処し, 生態学的原理からの洞察が, 効果的かつ効率的な注意機構の発達を導くことができると仮説を立てる。 具体的には,現在最先端のパラメータフリー手法を超越したパラメータフリーアテンションモジュールを考案するために,単一種群の成長を記述した非線形生態差式について検討する。

関連論文リスト

• Spiking Meets Attention: Efficient Remote Sensing Image Super-Resolution with Attention Spiking Neural Networks [57.17129753411926]
  従来の人工ニューラルネットワーク(ANN)の代替手段としてスパイキングニューラルネットワーク(SNN)が登場 本稿では,AID,DOTA,DIORなどのリモートセンシングベンチマークにおいて,最先端の性能を実現するSpikeSRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-06T09:06:06Z)
• Self-Attention-Based Contextual Modulation Improves Neural System Identification [2.784365807133169]
  一次視覚野の皮質ニューロンは、水平およびフィードバック接続によって媒介される文脈情報に敏感である。 CNNはグローバルなコンテキスト情報を統合し、連続的な畳み込みと完全に接続された読み出し層という2つのメカニズムを通じてコンテキスト変調をモデル化する。 自己アテンションは、パラメータマッチングされたCNNよりも2つの重要な指標であるチューニング曲線相関とピークチューニングにおいて、ニューラルネットワークの応答予測を改善することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T03:21:06Z)
• A Novel Approach to Chest X-ray Lung Segmentation Using U-net and Modified Convolutional Block Attention Module [0.46040036610482665]
  本稿では,胸部X線像におけるU-netと注意機構を統合した肺分画の新しいアプローチを提案する。 提案手法は,CBAM(Convolutional Block Attention Module)を組み込むことで,U-netアーキテクチャを向上する。 CBAMとU-netアーキテクチャの採用は、医用画像の分野で大きな進歩を見せている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T16:33:06Z)
• Exploring neural oscillations during speech perception via surrogate gradient spiking neural networks [59.38765771221084]
  本稿では、ディープラーニングフレームワークと互換性があり、スケーラブルな、生理学的にインスパイアされた音声認識アーキテクチャを提案する。 本研究では, 終末から終末までの勾配降下訓練が, 中枢スパイク神経ネットワークにおける神経振動の出現に繋がることを示す。 本研究は, スパイク周波数適応やリカレント接続などのフィードバック機構が, 認識性能を向上させるために, 神経活動の調節と同期に重要な役割を担っていることを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T09:40:07Z)
• A Generic Shared Attention Mechanism for Various Backbone Neural Networks [53.36677373145012]
  自己注意モジュール(SAM)は、異なる層にまたがる強い相関した注意マップを生成する。 Dense-and-Implicit Attention (DIA)はSAMをレイヤ間で共有し、長期間のメモリモジュールを使用する。 我々のシンプルで効果的なDIAは、様々なネットワークバックボーンを一貫して拡張できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T13:24:08Z)
• Attention mechanisms for physiological signal deep learning: which attention should we take? [0.0]
  我々は,4つのアテンション機構(例えば,圧縮励起,非局所的,畳み込みブロックアテンションモジュール,マルチヘッド自己アテンション)と3つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを実験的に解析した。 生理信号深層学習モデルの性能と収束性に関する複数の組み合わせを評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T07:24:08Z)
• Focal Attention Networks: optimising attention for biomedical image segmentation [2.5243042477020836]
  本研究では,注目度調整におけるフォカルパラメータの役割について検討し,損失関数とネットワークの関連を明らかにする。 3つのバイオメディカルイメージングデータセットに対して,注目モジュール数が少なく,最適な性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-31T16:20:22Z)
• Deep Reinforced Attention Learning for Quality-Aware Visual Recognition [73.15276998621582]
  我々は,任意の畳み込みニューラルネットワークにおける中間注意マップの弱教師付き生成機構を構築した。 メタ批評家ネットワークを導入し、メインネットワークにおける注目マップの質を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T02:44:38Z)
• Wave Propagation of Visual Stimuli in Focus of Attention [77.4747032928547]
  周囲の視覚環境の変化に対する迅速な反応は、計算資源を視覚領域の最も関連する場所に再配置する効率的な注意機構を必要とする。 本研究は, 営巣動物が提示する有効性と効率性を示す, 生物学的に有望な注目焦点モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-19T09:33:21Z)
• Untangling tradeoffs between recurrence and self-attention in neural networks [81.30894993852813]
  本稿では,再帰的ネットワークにおける自己注意が勾配伝播に与える影響を公式に分析する。 長期的な依存関係を捉えようとするとき、勾配をなくすことの問題を緩和することを証明する。 本稿では,スパース自己アテンションを反復的にスケーラブルに利用するための関連性スクリーニング機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-16T19:24:25Z)

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。