本研究では、大腸ポリープの自動分割を目的とした新しいネットワーク構造を提案している。
まず、Transformer ベースのエンコーダを用いて、大域的な特徴を抽出する。次に、提案する「デンス注意ゲート」モジュールにより、エンコーダ層の特徴を全て考慮した注意スコアを計算し、デコーダ層の特徴を強化する。さらに、「多層デコーダ」を導入し、デコーダ層間で特徴を階層的に統合することで、ポリープと背景の識別精度を向上させている。
提案手法は、5つの大腸ポリープ分割データセットで評価され、既存手法を大幅に上回る性能を示している。特に、CVC-ClinicDB、ETIS、CVC-ColonDB データセットにおいて顕著な精度向上が確認された。これは、提案手法の優れた汎化性能を示唆している。
また、デコーダ層数を増やすことで、局所特徴と大域特徴のバランスが取れ、分割精度が向上することが分かった。
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by Krushi Patel... at arxiv.org 03-28-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.18180.pdfDeeper Inquiries