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06 Maio 2024

Modelo de segmentação de alvos não-salientes para doenças da mucosa oral





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As doenças da mucosa oral são semelhantes aos tecidos normais circundantes, ou seja, as suas muitas características não-salientes, o que representa um desafio para lesões de segmentação precisas. Além disso, modelos grandes de alta precisão geram demasiados parâmetros, o que coloca pressão no armazenamento e dificulta a sua implementação em dispositivos portáteis.

Métodos
Para resolver estes problemas, concebemos um modelo de segmentação de alvos não-salientes para melhorar o desempenho da segmentação e reduzir o número de parâmetros. O modelo de segmentação de alvos não-salientes, inclui um módulo de associação de diferenças (AD) e vários módulos de atenção em pirâmide de hierarquia de características. O módulo AD melhora as diferenças de características em diferentes níveis para aprender informações de contexto local e alargar a máscara de segmentação a áreas potencialmente semelhantes. Também aprende informações de relações semânticas lógicas através de diferentes campos receptivos para determinar as lesões reais e eleva ainda mais o desempenho da segmentação de lesões não salientes. O módulo hierarquia de características pirâmide de atenção, extrai informações patológicas de diferentes vistas, efectuando a operação de atenção ao produto hadamard nas características de entrada, o que reduz o número de parâmetros.

Resultados
Os resultados experimentais no conjunto de dados de doenças da mucosa oral e no conjunto de dados da colaboração internacional de imagens da pele demonstram que o nosso modelo supera os métodos existentes mais avançados. Comparado com o backbone nnU-Net, o nosso modelo tem menos 43,20% de parâmetros, conseguindo ainda assim um aumento de 3,14% na pontuação Dice.

Conclusões
O nosso modelo tem uma elevada precisão de segmentação em áreas não salientes de doenças da mucosa oral e pode reduzir eficazmente o consumo de recursos.

Fonte/estudo completo: Ju, J., Zhang, Q., Guan, Z. et al. NTSM: a non-salient target segmentation model for oral mucosal diseases. BMC Oral Health 24, 521 (2024). https://doi.org/10.1186/s12903-024-04193-x 

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