แนวคิดหลัก
提案するスケルトンリコールロスは、差分可能なスケルトンを使用する従来の手法と比べて、計算コストが大幅に低減されながら、接続性を効果的に保持する分割を実現する。
บทคัดย่อ
本論文では、薄い管状構造の分割のための新しい損失関数「スケルトンリコールロス」を提案している。従来の手法では、差分可能なスケルトンを使用することで接続性を保持しようとしていたが、これには大きな計算コストがかかるという問題があった。
提案手法では、まず、グラウンドトゥルースの「チューブ状スケルトン」を低コストのCPU演算で事前に計算する。その後、この事前計算されたスケルトンに対するソフトリコール損失を、通常の分割損失に加えて使用することで、効率的に接続性を保持した分割を実現する。
提案手法は、5つの公開データセットで評価され、従来手法と比べて優れた性能を示している。特に、メモリ使用量と学習時間の大幅な削減により、これまで困難だった3D医療画像の多クラス分割問題にも適用可能となっている。
สถิติ
提案手法は、従来手法と比べて約90%の計算コストの削減を実現している。
提案手法は、メモリ使用量を従来手法の約2%に抑えることができる。
คำพูด
"提案するスケルトンリコールロスは、差分可能なスケルトンを使用する従来の手法と比べて、計算コストが大幅に低減されながら、接続性を効果的に保持する分割を実現する。"
"提案手法は、5つの公開データセットで評価され、従来手法と比べて優れた性能を示している。特に、メモリ使用量と学習時間の大幅な削減により、これまで困難だった3D医療画像の多クラス分割問題にも適用可能となっている。"