Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

MSA2-Net: Sử dụng mô-đun tích chập tự thích ứng để trích xuất thông tin đa tỷ lệ trong phân đoạn hình ảnh y tế

Created by
  • Haebom

Tác giả

Chao Deng, Xiaosen Li, Xiao Qin

Phác thảo

Bài báo này đề xuất một mô-đun tích chập tự thích ứng (SCM) có khả năng điều chỉnh động kích thước hạt nhân tích chập dựa trên các đặc điểm riêng biệt của tập dữ liệu nhằm giải quyết vấn đề điều chỉnh siêu tham số tự động của nnUNet không tính đến việc điều chỉnh siêu tham số nội bộ, dẫn đến hiệu suất tổng quát hóa kém. Mô-đun này được tích hợp vào Cầu tích chập đa thang và Bộ giải mã hợp nhất đa thang của MSA2-Net để trích xuất hiệu quả các đặc điểm ở nhiều thang độ khác nhau và nắm bắt chính xác chi tiết của các cơ quan có kích thước khác nhau, mang lại kết quả phân đoạn ảnh y tế chính xác. Chúng tôi chứng minh hiệu suất tuyệt vời trên các tập dữ liệu Synapse, ACDC, Kvasir và ISIC2017, đạt hệ số Dice lần lượt là 86,49%, 92,56%, 93,37% và 92,98%.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Cải thiện hiệu suất phân đoạn hình ảnh y tế thông qua việc điều chỉnh động các siêu tham số bên trong mạng.
◦
ĐạT được hiệu suất phân đoạn mạnh mẽ và chính xác trên nhiều tập dữ liệu khác nhau thông qua các mô-đun tích chập tự thích ứng.
◦
Ghi lại chính xác các chi tiết của các cơ quan có kích thước khác nhau
◦
Hiệu suất vượt trội của MSA2-Net được xác minh thông qua nhiều tập dữ liệu khác nhau.
•
Limitations:
◦
Thiếu phân tích về chi phí tính toán và mức sử dụng bộ nhớ của mô-đun đề xuất.
◦
Cần có những thí nghiệm so sánh mở rộng hơn với các mô hình phân đoạn hình ảnh y tế hiện đại khác.
◦
Cần phải xác nhận thêm hiệu suất tổng quát của các mô-đun tích chập tự thích ứng.
◦
Thiếu cân nhắc đến khả năng quá phù hợp với các tập dữ liệu cụ thể
👍
Made with Slashpage