本論文では、医療画像セグメンテーションにおける様々なサイズのターゲットに対する課題に取り組んでいる。CNNは局所的な特徴を捉えるのに優れているが、大きなターゲットの予測には不得意である一方、ViTは長距離の依存関係を学習できるため大きなターゲットの予測に優れている。しかし、小さなターゲットの予測には課題がある。
そこで本論文では、Stagger Networkを提案している。Stagger Networkは以下の3つのモジュールから構成される:
理論的な分析により、提案手法のStagger Moduleは従来の手法よりも情報損失を低減できることを示している。
実験結果から、提案手法のStagger Networkは、Synapse、ACDC、MoNuSegデータセットにおいて、小さなターゲットの予測精度を大幅に向上させつつ、大きなターゲットの予測精度も維持できることが示された。
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