FESS Loss: Feature-Enhanced Spatial Segmentation Loss for Optimizing Medical Image Analysis

要約

医用画像のセグメンテーションは、医用画像分野における重要なプロセスであり、診断、治療、研究において極めて重要な役割を果たします。
これには、画像を複数の領域に分割して、個別の解剖学的構造または病理学的構造を表すことが含まれます。
従来の手法は、従来の損失関数に依存しているため、空間精度と包括的な特徴表現のバランスをとるという課題に取り組むことがよくあります。
これを克服するために、私たちは、コントラスト学習 (特に医療画像の微妙な領域で複雑な特徴を抽出する) の利点と Dice 損失に固有の空間精度を統合する、特徴強化空間セグメンテーション損失 (FESS 損失) を提案します。
目的は、医療画像のセグメンテーションにおける空間精度と特徴ベースの表現の両方を強化することです。
FESS Loss は注目すべき進歩を意味し、より正確で洗練されたセグメンテーション プロセスを提供し、最終的には医療画像の分析精度の向上に貢献します。
さらに、FESS 損失は、医療分野でよく見られる限られた注釈付きデータの可用性シナリオにおいて優れたパフォーマンスを示します。

要約(オリジナル)

Medical image segmentation is a critical process in the field of medical imaging, playing a pivotal role in diagnosis, treatment, and research. It involves partitioning of an image into multiple regions, representing distinct anatomical or pathological structures. Conventional methods often grapple with the challenge of balancing spatial precision and comprehensive feature representation due to their reliance on traditional loss functions. To overcome this, we propose Feature-Enhanced Spatial Segmentation Loss (FESS Loss), that integrates the benefits of contrastive learning (which extracts intricate features, particularly in the nuanced domain of medical imaging) with the spatial accuracy inherent in the Dice loss. The objective is to augment both spatial precision and feature-based representation in the segmentation of medical images. FESS Loss signifies a notable advancement, offering a more accurate and refined segmentation process, ultimately contributing to heightened precision in the analysis of medical images. Further, FESS loss demonstrates superior performance in limited annotated data availability scenarios often present in the medical domain.

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