정밀 생체의학 영상 분할을 위한 U-Net의 다운샘플링 방식 재정의

Redefining the Down-Sampling Scheme of U-Net for Precision Biomedical Image Segmentation

U-Net 아키텍처는 생체의학 영상 분할(BIS) 발전에 크게 기여했지만, 장거리 정보를 효과적으로 캡처하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이는 종종 정보 유지보다는 계산 효율성을 우선시하는 기존의 다운샘플링 기술 때문입니다. 본 논문에서는 'Stair Pooling'이라는 간단하면서도 효과적인 전략을 소개합니다. Stair Pooling은 다양한 방향의 연결된 작은 풀링 연산을 순차적으로 적용하여 다운샘플링 속도를 조절하고 정보 손실을 줄입니다. 구체적으로, 저희 방법은 각 2차원 풀링 단계에서의 차원 감소 비율을 $rac{1}{4}$에서 $rac{1}{2}$로 변경합니다. 이 접근 방식은 더 많은 정보를 보존하기 위해 3차원 풀링에도 적용될 수 있습니다. 이러한 정보 보존은 U-Net이 업샘플링 단계에서 공간적 세부 사항을 보다 효과적으로 재구성하도록 도와 장거리 정보를 더 잘 캡처하고 분할 정확도를 향상시킵니다. 세 개의 BIS 벤치마크 데이터에 대한 광범위한 실험 결과, 제안된 Stair Pooling이 2D 및 3D U-Net 성능을 평균 3.8% 향상시키는 것으로 나타났습니다. 또한, 전이 엔트로피를 활용하여 최적의 다운샘플링 경로를 선택하고, 제안된 Stair Pooling이 정보 손실을 어떻게 줄이는지 정량적으로 보여줍니다.

U-Net architectures have been instrumental in advancing biomedical image segmentation (BIS) but often struggle with capturing long-range information. One reason is the conventional down-sampling techniques that prioritize computational efficiency at the expense of information retention. This paper introduces a simple but effective strategy, we call it Stair Pooling, which moderates the pace of down-sampling and reduces information loss by leveraging a sequence of concatenated small and narrow pooling operations in varied orientations. Specifically, our method modifies the reduction in dimensionality within each 2D pooling step from $\frac{1}{4}$ to $\frac{1}{2}$. This approach can also be adapted for 3D pooling to preserve even more information. Such preservation aids the U-Net in more effectively reconstructing spatial details during the up-sampling phase, thereby enhancing its ability to capture long-range information and improving segmentation accuracy. Extensive experiments on three BIS benchmarks demonstrate that the proposed Stair Pooling can increase both 2D and 3D U-Net performance by an average of 3.8\% in Dice scores. Moreover, we leverage the transfer entropy to select the optimal down-sampling paths and quantitatively show how the proposed Stair Pooling reduces the information loss.