本研究では、医療画像の正確な境界領域セグメンテーションを実現するため、位置情報とチャンネル情報の相互包含メカニズムを提案した。
提案手法の特徴は以下の通りである:
相互包含メカニズム(MIPC-Block)を導入し、位置情報とチャンネル情報を相互に強化することで、より詳細な特徴抽出を実現した。
エンコーダとデコーダの統合を強化するためのGL-MIPC-Residueを提案し、有効な情報の損失を最小限に抑えることで、医療画像の復元精度を向上させた。
実験結果から、提案手法は公開データセットのSynapse、ISIC2018-Task、Segpcにおいて、従来手法を上回る精度を達成した。特にSynapse データセットでは、ハウスドルフ距離が2.23mm 改善されるなど、境界領域セグメンテーションの精度が大幅に向上した。
これらの結果は、位置情報とチャンネル情報の相互包含メカニズムが医療画像セグメンテーションに有効であることを示している。今後は、さらなる計算コストの削減や、位置情報とチャンネル情報の深度統合など、実用性と汎用性の向上に取り組む必要がある。
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