Performance Analysis of UNet and Variants for Medical Image Segmentation

要約

医療画像は、内部構造や異常を非侵襲的に視覚化し、病気の早期発見、正確な診断、治療計画を可能にすることで、現代の医療において重要な役割を果たしています。
この研究は、医療画像セグメンテーションにおける深層学習モデルの応用を探ることを目的としており、特に UNet アーキテクチャとそのバリアントに焦点を当てています。
私たちは、画像の正規化、サイズ変更、アーキテクチャの選択、損失関数の設計、ハイパーパラメータの調整などの問題に対処しながら、さまざまな困難な医療画像セグメンテーション タスクにわたってこれらのモデルのパフォーマンスを評価することを目指しています。
この調査結果は、標準の UNet が深いネットワーク層で拡張された場合、優れた医療画像セグメンテーション モデルであるのに対し、Res-UNet および Attendance Res-UNet アーキテクチャは、特に画像の細かい詳細を処理する場合に、よりスムーズな収束と優れたパフォーマンスを実証することを明らかにしています。
この研究では、慎重な前処理と損失関数の定義を通じて、高度な不均衡の課題にも取り組んでいます。
私たちは、この研究の結果が、これらのモデルを新しい医用画像問題に適用しようとしている研究者に有益な洞察を提供し、その実装のためのガイダンスとベストプラクティスを提供することを期待しています。

要約(オリジナル)

Medical imaging plays a crucial role in modern healthcare by providing non-invasive visualisation of internal structures and abnormalities, enabling early disease detection, accurate diagnosis, and treatment planning. This study aims to explore the application of deep learning models, particularly focusing on the UNet architecture and its variants, in medical image segmentation. We seek to evaluate the performance of these models across various challenging medical image segmentation tasks, addressing issues such as image normalization, resizing, architecture choices, loss function design, and hyperparameter tuning. The findings reveal that the standard UNet, when extended with a deep network layer, is a proficient medical image segmentation model, while the Res-UNet and Attention Res-UNet architectures demonstrate smoother convergence and superior performance, particularly when handling fine image details. The study also addresses the challenge of high class imbalance through careful preprocessing and loss function definitions. We anticipate that the results of this study will provide useful insights for researchers seeking to apply these models to new medical imaging problems and offer guidance and best practices for their implementation.

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