医用画像超解像のための種々のカーネルサイズを持つマルチモーダルマルチヘッド畳込み注意【JST・京大機械翻訳】

Georgescu Mariana-Iuliana; Ionescu Radu Tudor; Miron Andreea-Iuliana; Savencu Olivian; Ristea Nicolae-Catalin; Verga Nicolae; Khan Fahad Shahbaz

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200973956845 整理番号：22P0328640

医用画像超解像のための種々のカーネルサイズを持つマルチモーダルマルチヘッド畳込み注意【JST・京大機械翻訳】

Multimodal Multi-Head Convolutional Attention with Various Kernel Sizes for Medical Image Super-Resolution

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発行年： 2022年04月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

超解像医療画像は医師がより正確な診断を提供するのに役立つ。多くの状況において,コンピュータ断層撮影(CT)または磁気共鳴映像法(MRI)技術は,単一調査の間,いくつかのスキャン(モード)を捕えて,それは,超解像結果の品質をさらに高めるために,一緒に使用することができる(マルチモーダル方式において)。この目的のために,超解像CTとMRIスキャンへの新しいマルチモーダルマルチヘッド畳込み注意モジュールを提案した。著者らの注意モジュールは,カーネル(受容野)サイズが空間注意の縮小率を制御する多重連結入力テンソルに関する共同空間チャネル注意を実行するために畳込み操作を使用し,畳込みフィルタの数はチャネル注意の縮小率をそれぞれ制御する。空間的注意に対する特定の縮小率に対応する明確な受容野サイズを持つ各ヘッドの多重注意ヘッドを導入した。多モードマルチヘッド畳込み注意(MMHCA)を,超解像のための2つの深いニューラルアーキテクチャに統合し,3つのデータセットの実験を行った。著者らの経験的結果は,超解像度で使われる最先端の注意機構に対する著者らの注意モジュールの優位性を示した。さらに,著者らは,著者らの注意モジュール,例えば入力の数またはヘッドの数に含まれる成分の影響を評価するために,アブレーション研究を行った。このコードはhttps://github.com/lilygeorgescu/MHCAで自由に利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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