핵심 개념
乳腺超音波ビデオにおける病変セグメンテーションのための新しい空間時間進行型融合ネットワーク(STPFNet)が提案されました。
초록
乳腺超音波ビデオにおける病変セグメンテーションの重要性と課題が述べられています。
STPFNetは、空間依存性と時間相関を捉え、前フレームのセグメンテーション結果を利用して正確な視覚表現を学習します。
新しいUVBLS200データセットが導入され、提案手法が既存手法よりも優れたパフォーマンスを達成することが示されています。
メソッドやアルゴリズムの詳細な説明や比較が含まれています。
통계
提案手法はDice係数で0.841、IoUで0.752、Recallで0.888の性能を達成した。
UVBLS200データセットには80本の良性レジオンと120本の悪性レジオンを含む200本のビデオシーケンスが含まれている。
인용구
"We propose a new approach, called Spatial-Temporal Progressive Fusion Network (STPFNet), for breast lesion segmentation tasks."
"Our proposed STPFNet achieves better performance compared to existing methods."