論文の概要: A Novel Downsampling Strategy Based on Information Complementarity for Medical Image Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14790v1
• Date: Sun, 20 Jul 2025 02:30:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.053156
• Title: A Novel Downsampling Strategy Based on Information Complementarity for Medical Image Segmentation
• Title（参考訳）: 医用画像分割のための情報相補性に基づく新しいダウンサンプリング戦略
• Authors: Wenbo Yue, Chang Li, Guoping Xu,
• Abstract要約: 本研究では,情報相補性に基づくダウンサンプリング手法を提案する -ハイブリッドプールダウンサンプリング(HPD)- 中心となるのは、従来の手法をMinMaxingに置き換えることであり、局所領域の最大値情報を抽出することで、画像の明暗コントラストと細部の特徴を効果的に保持することである。 ACDCおよびSynapseデータセット上の様々なCNNアーキテクチャの実験により、HPDはセグメンテーション性能において従来の手法よりも優れており、DSC係数は平均0.5%向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9214752983226675
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In convolutional neural networks (CNNs), downsampling operations are crucial to model performance. Although traditional downsampling methods (such as maximum pooling and cross-row convolution) perform well in feature aggregation, receptive field expansion, and computational reduction, they may lead to the loss of key spatial information in semantic segmentation tasks, thereby affecting the pixel-by-pixel prediction accuracy.To this end, this study proposes a downsampling method based on information complementarity - Hybrid Pooling Downsampling (HPD). The core is to replace the traditional method with MinMaxPooling, and effectively retain the light and dark contrast and detail features of the image by extracting the maximum value information of the local area.Experiment on various CNN architectures on the ACDC and Synapse datasets show that HPD outperforms traditional methods in segmentation performance, and increases the DSC coefficient by 0.5% on average. The results show that the HPD module provides an efficient solution for semantic segmentation tasks.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)では、ダウンサンプリング操作がパフォーマンスのモデル化に不可欠である。 従来のダウンサンプリング手法(最大プーリングやクロスロー畳み込みなど)は,特徴集約,受容場拡大,計算量削減などにおいて良好に機能するが,意味的セグメンテーションタスクにおけるキー空間情報の損失を招き,画素ごとの予測精度に影響を与える可能性がある。 中心となるのは、従来の手法をMinMaxPoolingに置き換えることであり、局所領域の最大値情報を抽出することで、画像の明暗コントラストと細部の特徴を効果的に保持することである。 その結果,HPDモジュールはセマンティックセグメンテーションタスクの効率的なソリューションを提供することがわかった。

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