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1 week ago 論文要約
MobileUNETR: 効率的な医療画像セグメンテーションのための軽量なエンドツーエンドハイブリッドビジョントランスフォーマー
論文要約
医療画像におけるセグメンテーション、特に皮膚がんの特定は重要な課題です。従来のCNNベースの手法は、画像全体の関係性を捉えるのが難しい一方、Transformerを用いた手法は性能は高いものの、モデルが巨大になり計算量が多いという問題がありました。
そこで、MobileUNETRは、従来手法の問題を克服し、軽量かつ高性能な画像セグメンテーションを実現する新しい手法です。
MobileUNETRの特徴：
- 軽量なハイブリッドCNN-Transformerエンコーダ: 画像の局所的な特徴と全体的な関係性を効率的に抽出します。
- 新しいハイブリッドデコーダ: 異なる解像度の情報を組み合わせることで、正確なマスク生成を実現します。
- 軽量化と高性能の両立: 従来の複雑なアーキテクチャよりも大幅に軽量化(パラメータ数10倍減、計算量23倍減)しながらも、高いセグメンテーション性能を実現します。
MobileUNETRは、4つの皮膚病変データセットを用いた実験で有効性が確認されており、効率的な医療画像セグメンテーションに貢献する技術として期待されます。
タイトル: MobileUNETR: 効率的な医療画像セグメンテーションのための軽量なエンドツーエンドハイブリッドビジョントランスフォーマー
リンク: https://arxiv.org/abs/2409.03062
概要:
皮膚がんのセグメンテーションは、医用画像解析において重要な課題となっています。既存の多くのソリューション、特にCNNベースのものは、グローバルな文脈理解の欠如という問題を抱えています。代わりに、大規模なTransformerモデルを用いてグローバルな文脈のギャップを埋めようとするアプローチもありますが、モデルサイズと計算量の増大が課題となっています。さらに、多くのTransformerベースのアプローチは、主にCNNベースのデコーダに依存しており、Transformerベースのデコーディングモデルの利点を生かしきれていません。これらの制限を認識し、効率的な軽量ソリューションの必要性に対処するため、MobileUNETRを提案します。これは、CNNとTransformerの両方に関連するパフォーマンスの制約を克服すると同時に、モデルサイズを最小限に抑えることを目的としており、効率的な画像セグメンテーションに向けて有望な前進となります。MobileUNETRには、主に3つの特徴があります。1) 軽量なハイブリッドCNN-Transformerエンコーダで構成されており、ローカルとグローバルな文脈特徴を効率的に抽出します。2) デコード段階において、低レベルとグローバルの両方の特徴を異なる解像度で同時に利用する新しいハイブリッドデコーダにより、正確なマスク生成を実現します。3) 大規模で複雑なアーキテクチャを凌駕し、300万のパラメータと1.3 GFLOPの計算量で優れたパフォーマンスを実現し、パラメータ数とFLOPSをそれぞれ10倍、23倍削減しました。提案手法の有効性を検証するため、ISIC 2016、ISIC 2017、ISIC 2018、PH2データセットを含む、公開されている4つの皮膚病変セグメンテーションデータセットを用いて広範な実験を行いました。コードはhttps://github.com/OSUPCVLab/MobileUNETR.gitで公開予定です。