Vi föreslår en ny uppmärksamhet port (AG) modell för medicinsk avbildning som automatiskt lär sig att fokusera på målstrukturer av olika former och storlekar. Modeller som utbildats med AG:er lär sig implicit att undertrycka irrelevanta regioner i en ingångsbild och samtidigt lyfta fram framträdande funktioner som är användbara för en specifik uppgift. Detta gör det möjligt för oss att eliminera nödvändigheten av att använda explicita externa vävnad / organ lokaliseringsmoduler av kaskad konvolutionella neurala nätverk (CNN). AGs kan enkelt integreras i standard CNN arkitekturer såsom U-Net-modellen med minimala beräknings omkostnader samtidigt öka modellens känslighet och förutsägelse noggrannhet. Den föreslagna uppmärksamhet U-Net arkitektur utvärderas på två stora CT buk dataset för flerklassig bildsegmentering. Experimentella resultat visar att AG:s konsekvent förbättrar U-Nets förutsägelseprestanda mellan olika dataset och träningsstorlekar samtidigt som beräkningseffektiviteten bevaras. Källkoden för den föreslagna arkitekturen är allmänt tillgänglig.
Oktay och al. föreslog en ny uppmärksamhet grind modell kallas uppmärksamhet U-Net för medicinsk bildbehandling som kan lära sig att koncentrera sig på målstrukturer av olika former och storlekar REF.
Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}