Vi föreslår en ny uppmärksamhet gate (AG) modell för medicinsk bildanalys som automatiskt lär sig att fokusera på målstrukturer av varierande 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 behovet av att använda explicita externa vävnads-/organlokaliseringsmoduler när vi använder konvolutionella neurala nätverk (CNN). AG kan enkelt integreras i standard CNN-modeller som VGG- eller U-Net-arkitekturer med minimala beräkningsmässiga omkostnader och samtidigt öka modellens känslighet och förutsägelsenoggrannhet. De föreslagna AG-modellerna utvärderas på en mängd olika uppgifter, inklusive medicinsk bildklassificering och segmentering. För klassificering demonstrerar vi användningen av AGs i avsökningsplan detektion för foster ultraljudsscreening. Vi visar att den föreslagna uppmärksamhetsmekanismen kan ge effektiv objektlokalisering och samtidigt förbättra den övergripande förutsägelsens prestanda genom att minska falska positiva effekter. För segmentering utvärderas den föreslagna arkitekturen på två stora 3D CT bukdataset med manuella annoteringar för flera organ. Experimentella resultat visar att AG-modeller konsekvent förbättrar prognosprestandan för basarkitekturerna i olika datauppsättningar och träningsstorlekar samtidigt som beräkningseffektiviteten bevaras. Den rådgivande gruppen för T2S vägleder dessutom de modellaktiveringar som ska fokuseras kring framträdande regioner, vilket ger bättre insikter om hur modellprognoser görs. Källkoden för de föreslagna modellerna för den rådgivande gruppen för T2S är allmänt tillgänglig.
Schlemper m.fl. REF presenterade en uppmärksamhetsport (AG) modell för medicinsk avbildning, som syftar till att fokusera på målstrukturer eller organ.
Attention gated networks: Learning to leverage salient regions in medical images
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}