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J-GLOBAL ID：202402244367029109   整理番号：24A0037032

CAENet:微分可能プーリング関数に基づく医用画像セグメンテーションのためのコントラスト適応強化ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

CAENet: Contrast adaptively enhanced network for medical image segmentation based on a differentiable pooling function

著者 (10件)： Li Shengke (Faculty of Intelligent Manufacturing, Wuyi University, Jiangmen, 529020, Guangdong, China) ,  Li Shengke (School of Engineering, Guangzhou College of Technology and Business, Foshan, 528100, Guangdong, China) ,  Feng Yue (Faculty of Intelligent Manufacturing, Wuyi University, Jiangmen, 529020, Guangdong, China) ,  Xu Hong (Faculty of Intelligent Manufacturing, Wuyi University, Jiangmen, 529020, Guangdong, China) ,  Xu Hong (Victoria University, Melbourne, 8001, Australia) ,  Miao Yuan (Victoria University, Melbourne, 8001, Australia) ,  Lin Zhuosheng (Faculty of Intelligent Manufacturing, Wuyi University, Jiangmen, 529020, Guangdong, China) ,  Liu Huilin (Basic Medical College, Shanghai University of Traditional Chinese Medicine, Shanghai, 201203, China) ,  Xu Ying (Laboratory of TCM Four Processing, Shanghai University of TCM, Shanghai, 201203, China) ,  Li Fufeng (Laboratory of TCM Four Processing, Shanghai University of TCM, Shanghai, 201203, China)
資料名： Computers in Biology and Medicine  (Computers in Biology and Medicine)
巻： 167  ページ： Null  発行年： 2023年 
JST資料番号： E0858A  ISSN： 0010-4825  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 医用画像意味セグメンテーションタスクにおける低コントラストのクラス間の画素差は,しばしばカテゴリ分類における混乱をもたらし,小さなターゲットの認識のための典型的課題を提起する。この課題に取り組むために,著者らは,微分可能なプール機能を有する,コントラスト的適応拡張セマンティックセグメンテーションネットワークを提案する。最初に,適応コントラスト増強モジュールを構築して,局所高周波情報を自動的に抽出して,それによって,画像詳細を強化して,クラス間の差異を強調した。続いて,周波数-公平性チャネル注意機構を設計し,符号化位相における有用な特徴を選択し,マルチ周波数情報を用いてチャネル特徴を抽出した。一次元畳込み交差チャネル相互作用を採用して,モデル複雑性を減らした。最後に,最大プールの微分可能な近似を導入して,標準最大プールを置換し,ニューロン間の連結性を強化し,ダウンサンプリングによる情報損失を低減した。均一条件下でのいくつかのアブレーション実験と比較実験により,提案した方法の有効性を評価した。実験結果は,著者らの方法が,4つの公的医用画像データセットと1つの臨床画像データセットを含む5つの医用画像データセットに関して,他の最先端のネットワークと有利に競合することを証明した。それは医用画像セグメンテーションに効果的に適用することができる。Copyright 2024 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *コントラスト ,  相互作用 ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  ニューロン ,  HF【周波数】 ,  *微分 ,  *画像処理 ,  画素 ,  位相 ,  一次元 ,  *医用画像 ,  アブレーション ,  *医用画像セグメンテーション ,  多重周波数
準シソーラス用語： ダウンサンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 医用画像 ,  セマンティックセグメンテーション ,  微分可能なプーリング関数 ,  チャネル注意 ,  深い監視

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 微分 ,  関数 ,  医用画像セグメンテーション ,  コントラスト ,  適応 ,  強化