論文の概要: CMFDNet: Cross-Mamba and Feature Discovery Network for Polyp Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.17729v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 07:12:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-26 18:43:45.670677
• Title: CMFDNet: Cross-Mamba and Feature Discovery Network for Polyp Segmentation
• Title（参考訳）: CMFDNet:ポリプセグメンテーションのためのクロスマンバと特徴発見ネットワーク
• Authors: Feng Jiang, Zongfei Zhang, Xin Xu,
• Abstract要約: 自動大腸ポリープセグメンテーションのための革新的アーキテクチャCMFDNetが提案されている。 CMFDNetはCMDモジュール、MSAモジュール、FDモジュールで提案されている。 実験の結果,CMFDNetは6つのSOTA法より優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.470058138730806
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Automated colonic polyp segmentation is crucial for assisting doctors in screening of precancerous polyps and diagnosis of colorectal neoplasms. Although existing methods have achieved promising results, polyp segmentation remains hindered by the following limitations,including: (1) significant variation in polyp shapes and sizes, (2) indistinct boundaries between polyps and adjacent tissues, and (3) small-sized polyps are easily overlooked during the segmentation process. Driven by these practical difficulties, an innovative architecture, CMFDNet, is proposed with the CMD module, MSA module, and FD module. The CMD module, serving as an innovative decoder, introduces a cross-scanning method to reduce blurry boundaries. The MSA module adopts a multi-branch parallel structure to enhance the recognition ability for polyps with diverse geometries and scale distributions. The FD module establishes dependencies among all decoder features to alleviate the under-detection of polyps with small-scale features. Experimental results show that CMFDNet outperforms six SOTA methods used for comparison, especially on ETIS and ColonDB datasets, where mDice scores exceed the best SOTA method by 1.83% and 1.55%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 大腸ポリープ自動分画は,前立腺ポリープのスクリーニングと大腸癌の診断において,医師の支援に不可欠である。 既存の方法では有望な結果が得られたが, 1) ポリープの形状や大きさの顕著な変化, (2) ポリープと隣接する組織の境界線, (3) 小さめのポリープは, セグメンテーションの過程で容易に見落としてしまうなど, ポリープのセグメンテーションには障害が残っている。 これらの現実的な困難により、CMFDNetと呼ばれる革新的なアーキテクチャがCMDモジュール、MSAモジュール、FDモジュールによって提案されている。 革新的なデコーダとして機能するCMDモジュールは、ぼやけたバウンダリを減らすためのクロススキャン手法を導入している。 MSAモジュールはマルチブランチ並列構造を採用し、多様なジオメトリとスケール分布を持つポリプの認識能力を高める。 FDモジュールは、すべてのデコーダ機能間の依存関係を確立し、小さな機能を持つポリプのアンダー検出を緩和する。 実験結果から, CMFDNet は, ETIS と ColonDB のデータセットにおいて, 比較に用いる SOTA 法を 6 つのSOTA 法より優れており, mDice スコアが 1.83% と 1.55% を上回っていることがわかった。

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