論文の概要: HNOSeg-XS: Extremely Small Hartley Neural Operator for Efficient and Resolution-Robust 3D Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08205v1
• Date: Thu, 10 Jul 2025 22:33:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-14 18:03:54.193437
• Title: HNOSeg-XS: Extremely Small Hartley Neural Operator for Efficient and Resolution-Robust 3D Image Segmentation
• Title（参考訳）: HNOSeg-XS:高効率・高分解能3次元画像分割のための超小型ハートレーニューラル演算子
• Authors: Ken C. L. Wong, Hongzhi Wang, Tanveer Syeda-Mahmood,
• Abstract要約: 医用画像分割のための高分解能HNOSeg-XSアーキテクチャを提案する。 解像度が堅牢で、高速で、メモリ効率が良く、パラメータ効率も極めて高い。 BraTS'23、KiTS'23、MVSeg'23のデータセットでTesla V100 GPUでテストされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.990336239705776
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In medical image segmentation, convolutional neural networks (CNNs) and transformers are dominant. For CNNs, given the local receptive fields of convolutional layers, long-range spatial correlations are captured through consecutive convolutions and pooling. However, as the computational cost and memory footprint can be prohibitively large, 3D models can only afford fewer layers than 2D models with reduced receptive fields and abstract levels. For transformers, although long-range correlations can be captured by multi-head attention, its quadratic complexity with respect to input size is computationally demanding. Therefore, either model may require input size reduction to allow more filters and layers for better segmentation. Nevertheless, given their discrete nature, models trained with patch-wise training or image downsampling may produce suboptimal results when applied on higher resolutions. To address this issue, here we propose the resolution-robust HNOSeg-XS architecture. We model image segmentation by learnable partial differential equations through the Fourier neural operator which has the zero-shot super-resolution property. By replacing the Fourier transform by the Hartley transform and reformulating the problem in the frequency domain, we created the HNOSeg-XS model, which is resolution robust, fast, memory efficient, and extremely parameter efficient. When tested on the BraTS'23, KiTS'23, and MVSeg'23 datasets with a Tesla V100 GPU, HNOSeg-XS showed its superior resolution robustness with fewer than 34.7k model parameters. It also achieved the overall best inference time (< 0.24 s) and memory efficiency (< 1.8 GiB) compared to the tested CNN and transformer models.
• Abstract（参考訳）: 医療画像のセグメンテーションでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーが主流である。 CNNの場合、畳み込み層の局所受容場を考えると、長距離空間相関は連続的な畳み込みとプーリングによって捉えられる。 しかし、計算コストとメモリフットプリントが禁じられるため、3Dモデルは受容場と抽象レベルを減らした2Dモデルよりも少ない層しか持たない。 変換器の場合、長距離相関は多面的注意によって捉えることができるが、入力サイズに対する2次複雑さは計算的に要求される。 したがって、いずれのモデルも、より良いセグメンテーションのためにより多くのフィルタと層を可能にするために、入力サイズを削減する必要があるかもしれない。 それでも、個々の性質を考えると、パッチワイドトレーニングやイメージダウンサンプリングで訓練されたモデルは、より高い解像度に適用した場合、最適以下の結果をもたらす可能性がある。 この問題に対処するため,HNOSeg-XSアーキテクチャを提案する。 ゼロショット超解像特性を持つフーリエニューラル演算子による学習可能な偏微分方程式による画像分割をモデル化する。 フーリエ変換をハートレー変換に置き換え、周波数領域の問題を再構成することにより、高分解能、高速、メモリ効率、極めてパラメータ効率の高いHNOSeg-XSモデルを開発した。 BraTS'23、KiTS'23、MVSeg'23データセットをTesla V100 GPUでテストすると、HNOSeg-XSは34.7kモデルパラメータ未満で優れた解像度の堅牢性を示した。 また、テストされたCNNやトランスフォーマーモデルと比較して、全体的な最高の推論時間 (0.24 s) とメモリ効率 (1.8 GiB) を達成した。

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