Crop and Couple: cardiac image segmentation using interlinked specialist networks

要約

自動化された方法を使用した心血管疾患の診断は、多くの場合、心臓画像のセグメンテーションという重要なタスクに依存します。
私たちは、単一の解剖学的構造 (左心室、右心室、または心筋) に焦点を当てた専門家ネットワークを使用してセグメンテーションを実行する新しい戦略を提案します。
入力長軸心臓 MR 画像が与えられると、私たちの方法は、最初の段階で 3 値セグメンテーションを実行してこれらの解剖学的領域を特定し、その後、元の画像をトリミングして、その後の処理を解剖学的領域に集中させます。
専門家ネットワークは、異なる解剖学的構造からの特徴を相互リンクするためのクロスアテンションを実行するアテンション メカニズムを通じて結合されており、ソフトな相対形状プリアとして機能します。
私たちのアプローチの中心となるのは付加的アテンション ブロック (E-2A ブロック) であり、その効率性のおかげでアーキテクチャ全体で使用されています。

要約(オリジナル)

Diagnosis of cardiovascular disease using automated methods often relies on the critical task of cardiac image segmentation. We propose a novel strategy that performs segmentation using specialist networks that focus on a single anatomy (left ventricle, right ventricle, or myocardium). Given an input long-axis cardiac MR image, our method performs a ternary segmentation in the first stage to identify these anatomical regions, followed by cropping the original image to focus subsequent processing on the anatomical regions. The specialist networks are coupled through an attention mechanism that performs cross-attention to interlink features from different anatomies, serving as a soft relative shape prior. Central to our approach is an additive attention block (E-2A block), which is used throughout our architecture thanks to its efficiency.

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