MGFI-Net: A Multi-Grained Feature Integration Network for Enhanced Medical Image Segmentation

要約

医療画像セグメンテーションは、さまざまな臨床応用で重要な役割を果たしています。
医療画像のセグメンテーションにおける主要な課題は、騒音、低コントラスト、または複雑な解剖学的構造の存在下で関心のある領域の正確な描写を達成することです。
既存のセグメンテーションモデルは、多くの場合、マルチグレイン情報の統合を無視し、正確なセグメンテーションにとって重要なエッジの詳細を維持できません。
これらの課題に対処するために、マルチグレインフィーチャーインテグレーションネットワーク（MGFI-NET）と呼ばれる新しい画像セマンティックセグメンテーションモデルを提案します。
当社のMGFI-NETは、これらの問題に取り組むために2つの専用モジュールで設計されています。
まず、セグメンテーションの精度を高めるために、多粒の特徴抽出モジュールを導入します。これは、異なる機能スケール間の階層的な関係を活用して、最も関連性の高い情報に選択的に焦点を当てます。
第二に、エッジの詳細を保持するために、境界情報を効果的に保持および統合してセグメンテーション結果を改善するエッジ強化モジュールを組み込みます。
広範な実験は、MGFI-NETがセグメンテーションの精度の点で最先端の方法を上回るだけでなく、優れた時間効率を達成し、リアルタイムの医療画像セグメンテーションの主要なソリューションとして確立することを示しています。

要約(オリジナル)

Medical image segmentation plays a crucial role in various clinical applications. A major challenge in medical image segmentation is achieving accurate delineation of regions of interest in the presence of noise, low contrast, or complex anatomical structures. Existing segmentation models often neglect the integration of multi-grained information and fail to preserve edge details, which are critical for precise segmentation. To address these challenges, we propose a novel image semantic segmentation model called the Multi-Grained Feature Integration Network (MGFI-Net). Our MGFI-Net is designed with two dedicated modules to tackle these issues. First, to enhance segmentation accuracy, we introduce a Multi-Grained Feature Extraction Module, which leverages hierarchical relationships between different feature scales to selectively focus on the most relevant information. Second, to preserve edge details, we incorporate an Edge Enhancement Module that effectively retains and integrates boundary information to refine segmentation results. Extensive experiments demonstrate that MGFI-Net not only outperforms state-of-the-art methods in terms of segmentation accuracy but also achieves superior time efficiency, establishing it as a leading solution for real-time medical image segmentation.

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