Fugu-MT 論文翻訳(概要): CSWinUNETR: Segmentation of Thin Anatomical Structures in Medical Images

論文の概要: CSWinUNETR: Segmentation of Thin Anatomical Structures in Medical Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.19824v1
Date: Thu, 18 Jun 2026 06:01:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-06-19 18:23:39.675484
Title: CSWinUNETR: Segmentation of Thin Anatomical Structures in Medical Images
Title（参考訳）: CSWinUNETR: 医用画像における薄い解剖構造の分割
Abstract要約: CSWinUNETRは,2次元および3次元の薄膜セグメンテーションのための汎用バックボーンである。長い範囲の主軸コンテキストをモデル化するために、クロス形状の自己注意を採用し、ストリップ間の情報交換を強化するために循環シフトを取り入れている。タスク固有の後処理やトポロジに注意を払わずに、最先端のメソッドを一貫して上回ります。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.01268579273097071
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Accurate segmentation of thin, tortuous anatomical structures, such as retinal vessels, cerebral vasculature, and facial wrinkles, remains challenging due to low contrast, frequent discontinuities, and severe class imbalance. Although recent convolutional and Transformer-based models have improved performance, they often yield fragmented predictions and fail to recover fine branches. We propose CSWinUNETR, a general-purpose backbone for 2D and 3D thin-structure segmentation. It employs cross-shaped stripe self-attention to model long-range principal-axis context and incorporates cyclic shifts to enhance information exchange across stripes. To better preserve fine-grained details, we further introduce a detail-enhanced multi-scale self-attention module that aggregates contextual features from multi-resolution representations. In addition, we propose sparse-control dynamic snake convolution, which reconstructs reliable dense curvilinear kernels from sparsely predicted control points to better follow tortuous geometry. Extensive experiments on four benchmarks across ophthalmology, neurovascular imaging, and dermatology demonstrate that CSWinUNETR consistently outperforms state-of-the-art methods without task-specific post-processing or topology-aware losses. The code is available at https://github.com/labhai/CSWinUNETR.
Abstract（参考訳）: 低コントラスト、頻繁な不連続性、重度の階級不均衡により、網膜血管、脳血管、顔のしわなどの細い解剖学的構造の正確なセグメント化は依然として困難である。最近の畳み込みモデルとトランスフォーマーベースのモデルでは性能が向上しているが、しばしば断片化された予測が得られ、細かな分岐の回復に失敗する。 CSWinUNETRは,2次元および3次元の薄膜セグメンテーションのための汎用バックボーンである。長い範囲の主軸コンテキストをモデル化するために、クロス型のストライプ自己注意を採用し、ストリップ間の情報交換を強化するために、循環シフトを取り入れている。細かな細部をよく保存するため,マルチレゾリューション表現からコンテキスト特徴を集約する細部強化されたマルチスケール自己認識モジュールについても紹介する。さらに,細かな制御点から信頼性の高い高密度カービリニアカーネルを再構成し,厳密な幾何に追従できるスパース制御ダイナミックスネークコンボリューションを提案する。眼科、神経血管画像、皮膚科の4つのベンチマークに関する大規模な実験は、CSWinUNETRがタスク固有の後処理やトポロジに注意を払わずに常に最先端の手法より優れていることを示した。コードはhttps://github.com/labhai/CSWinUNETRで公開されている。

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