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J-GLOBAL ID：202202267903044734   整理番号：22A0886813

CCUT-Net:頭部および頚部腫瘍セグメンテーションのためのピクセル-ワイズグローバルコンテキストチャネル注意UT-Net【JST・京大機械翻訳】

CCUT-Net: Pixel-Wise Global Context Channel Attention UT-Net for Head and Neck Tumor Segmentation

著者 (5件)： Wang Jiao (College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, Shandong, China) ,  Peng Yanjun (College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, Shandong, China) ,  Guo Yanfei (College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, Shandong, China) ,  Li Dapeng (College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, Shandong, China) ,  Sun Jindong (College of Computer Science and Engineering, Shandong University of Science and Technology, Qingdao, Shandong, China)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13209  ページ： 38-49  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： FDG-PET/CT画像における頭頚部(H&N)原発腫瘍の自動セグメンテーションは,癌の治療にとって重要である。本論文では,ピクセルワイズグローバルコンテキストチャネル注意U字形変圧器ネット(CCUT-Net)を,長距離関係情報,グローバルコンテキスト情報,およびチャネル情報を用いて提案し,腫瘍セグメンテーションのロバスト性と有効性を改善した。第1に,著者らは,画像の遠隔依存性を捕えるだけではなく,変圧器の性能に及ぼす小さなデータセットの影響も縮小する特徴画像を得るために,畳込みニューラルネットワーク(CNN)と変圧器融合符号器を使用した。一方,これはCNNと変圧器の融合をFDG-PET/CT画像におけるH&N腫瘍のセグメンテーションに適用する初めてであった。さらに,画像の大域的コンテキスト情報とチャネル情報を結合した復号器におけるピクセルワイズグローバルコンテキストチャネル注意モジュールを提案した。それは,画像の全体的情報を考慮するだけでなく,FDG-PETおよびCTチャネル情報にも注目し,腫瘍の位置を正確に局在化し,境界を分割する2つのモードの利点を用いた。最後に,符号器と復号器において,モデル訓練をスピードアップし,モデル収束を促進するために,スクイーズと励起(SE)正規化を適用した。頭部および頚部腫瘍チャレンジの試験データセットに関する著者らのモデルを,0.763の最終的ジス類似性係数(DSC)および3.270のhausdorff距離-95%(HD95)で評価し,著者らの方法が腫瘍セグメンテーションにおいてロバストであることを示した。(Team名:wangjiao)。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 変圧器 ,  励起 ,  情報 ,  *セグメンテーション ,  ニューラルネットワーク ,  復号器 ,  *腫瘍 ,  画像 ,  *画素 ,  符号器 ,  有効性 ,  チャネル ,  正規化 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： FDG PET ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 頭頚部 ,  セグメンテーション ,  変圧器 ,  文脈チャネル注意 ,  スクイーズと励起正規化

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  腫ようの診断  (GE03020J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 頭部 ,  頚部腫瘍 ,  セグメンテーション ,  ピクセル ,  注意