論文の概要: Anatomy-Guided Representation Learning Using a Transformer-Based Network for Thyroid Nodule Segmentation in Ultrasound Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12662v1
• Date: Sun, 14 Dec 2025 12:20:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.369594
• Title: Anatomy-Guided Representation Learning Using a Transformer-Based Network for Thyroid Nodule Segmentation in Ultrasound Images
• Title（参考訳）: 超音波画像における甲状腺結節分割のためのトランスフォーマーネットワークを用いた解剖誘導表現学習
• Authors: Muhammad Umar Farooq, Abd Ur Rehman, Azka Rehman, Muhammad Usman, Dong-Kyu Chae, Junaid Qadir,
• Abstract要約: SSMT-Netは、トランスフォーマー中心のエンコーダ特徴抽出機能を初期教師なしフェーズで強化する半スーパーバイズマルチタスクトランスフォーマーベースのネットワークである。 教師付きフェーズでは、モデルが結節分節、腺分節、サイズ推定を共同で最適化し、局所的特徴と大域的特徴を統合する。 TN3KとDDTIデータセットの評価では、SSMT-Netは最先端の手法よりも高い精度と堅牢性を示し、実際の臨床応用の可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.78356926470714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate thyroid nodule segmentation in ultrasound images is critical for diagnosis and treatment planning. However, ambiguous boundaries between nodules and surrounding tissues, size variations, and the scarcity of annotated ultrasound data pose significant challenges for automated segmentation. Existing deep learning models struggle to incorporate contextual information from the thyroid gland and generalize effectively across diverse cases. To address these challenges, we propose SSMT-Net, a Semi-Supervised Multi-Task Transformer-based Network that leverages unlabeled data to enhance Transformer-centric encoder feature extraction capability in an initial unsupervised phase. In the supervised phase, the model jointly optimizes nodule segmentation, gland segmentation, and nodule size estimation, integrating both local and global contextual features. Extensive evaluations on the TN3K and DDTI datasets demonstrate that SSMT-Net outperforms state-of-the-art methods, with higher accuracy and robustness, indicating its potential for real-world clinical applications.
• Abstract（参考訳）: 超音波画像における甲状腺結節の正確なセグメンテーションは診断と治療計画に重要である。 しかし, 結節と周囲組織とのあいまいな境界, 大きさのばらつき, 注釈付き超音波データの不足は, 自動セグメンテーションにおいて重要な課題である。 既存のディープラーニングモデルは、甲状腺からコンテキスト情報を取り込み、様々なケースで効果的に一般化するのに苦労している。 これらの課題に対処するため,SSMT-Netを提案する。Semi-Supervised Multi-Task Transformer-based Network。 教師付きフェーズでは、モデルが結節分節、腺分節、結節サイズ推定を共同で最適化し、局所的特徴と大域的特徴を統合する。 TN3KとDDTIデータセットの大規模な評価により、SSMT-Netは最先端の手法よりも高い精度と堅牢性を示し、実際の臨床応用の可能性を示している。

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