Presentamos MedNeXt: Una Nueva Era en la Segmentación de Imágenes Médicas

Hay un creciente interés en usar modelos Transformer para la segmentación de imágenes médicas. Sin embargo, un gran desafío es la falta de conjuntos de datos médicos grandes y bien anotados, lo que dificulta alcanzar los mismos niveles de rendimiento que se ven en imágenes naturales. En contraste, las redes convolucionales funcionan mejor en escenarios con conjuntos de datos más pequeños porque son más fáciles de entrenar y tienen sesgos incorporados que les ayudan a aprender de manera efectiva.

Recientemente, se desarrolló una nueva arquitectura llamada ConvNeXt para mejorar las redes convolucionales tradicionales incorporando ideas de los modelos Transformer. Este enfoque actualiza la arquitectura estándar de ConvNet para hacerla más efectiva, especialmente para la segmentación de imágenes médicas, que a menudo tiene datos limitados. Este artículo presenta MedNeXt, una red convolucional única inspirada en Transformers, diseñada para abordar los desafíos específicos que se encuentran en la imagen médica.

#Arquitectura MedNeXt

MedNeXt se basa en una estructura de codificador-decodificador 3D. Este diseño permite segmentar imágenes médicas de manera más precisa y también puede escalar con los datos disponibles. Las características principales de MedNeXt incluyen:

1. Una red de codificador-decodificador 3D completamente basada en ConvNeXt, creada especialmente para segmentar imágenes médicas.
2. Bloques de ConvNeXt residuales que ayudan a mantener detalles importantes a diferentes escalas durante el procesamiento de imágenes.
3. Una nueva técnica llamada UpKern, que aumenta gradualmente los tamaños de los núcleos. Esta técnica ayuda a evitar caídas en el rendimiento que suelen ocurrir cuando los modelos se entrenan con datos médicos limitados.
4. Escalado compuesto, que significa ajustar diferentes partes de la red juntas, como la profundidad, el ancho y el tamaño del núcleo, para mejorar el rendimiento general.

Estas características permiten que MedNeXt funcione bien en diversas tareas, especialmente en imágenes de TC y RM, convirtiéndola en un enfoque moderno para la segmentación de imágenes médicas.

#El desafío de la segmentación de imágenes médicas

Los Transformers se han vuelto populares en la segmentación de imágenes médicas, a menudo trabajando junto a redes convolucionales para aumentar el rendimiento. Una ventaja clave de los Transformers es su capacidad para aprender relaciones entre partes distantes de una imagen, lo cual es crucial para una segmentación precisa. Sin embargo, para maximizar su rendimiento, los Transformers a menudo necesitan grandes cantidades de datos bien anotados, que no siempre están disponibles en el campo médico.

Mientras que conjuntos de datos como ImageNet son ricos en anotaciones, no se puede decir lo mismo de las imágenes médicas. Esta escasez dificulta aprovechar al máximo los modelos Transformer al abordar tareas de segmentación médica. En respuesta a esta brecha, los investigadores desarrollaron ConvNeXt, que combina los beneficios de las convoluciones con ciertas características de Transformer. Las redes ConvNeXt han tenido un buen desempeño en tareas de imágenes naturales, pero su aplicación en la segmentación médica sigue siendo un trabajo en progreso.

Tradicionalmente, la segmentación de imágenes médicas ha dependido de métodos como VGGNet, que apilan núcleos más pequeños. Aunque han surgido algunas soluciones eficientes como nnUNet, todavía dependen de arquitecturas estándar y a menudo luchan con conjuntos de datos más pequeños. El modelo ConvNeXt ofrece una alternativa prometedora al aprovechar dependencias de largo alcance mientras sigue siendo consciente de la naturaleza única de la imagen médica.

#Características de MedNeXt

#Arquitectura de segmentación 3D completamente ConvNeXt

MedNeXt se destaca como una arquitectura completamente ConvNeXt adaptada para la segmentación de imágenes médicas. Usa un diseño similar a UNet 3D, integrando bloques ConvNeXt a lo largo. Esto le permite utilizar eficazmente sus fortalezas tanto en procesos de sobremuestreo como de subsampling. La arquitectura consta de:

1. Capa de Convolución Depthwise: Esta capa contiene una convolución depthwise utilizando núcleos grandes para capturar áreas extensas en una imagen, imitando el mecanismo de atención de los Transformers.
2. Capa de Expansión: Esta capa aumenta el número de canales de salida, permitiendo que la red crezca en ancho mientras asegura que los tamaños de los núcleos sigan siendo manejables.
3. Capa de Compresión: Esta capa comprime los mapas de características, simplificando los datos antes de pasar a la siguiente etapa.

Al mantener los sesgos típicos que se encuentran en redes convolucionales, MedNeXt puede entrenar de manera más efectiva incluso con conjuntos de datos médicos más pequeños, lo que lleva a un mejor rendimiento.

#Cuellos de botella residuales invertidos

Una mejora notable en MedNeXt es la introducción de cuellos de botella residuales invertidos para tareas de muestreo. Los diseños tradicionales típicamente dependían de convoluciones estrídidas estándar para el subsampling y sobremuestreo. Sin embargo, MedNeXt incorpora estos cuellos de botella para mejorar el proceso de muestreo.

Al incluir una conexión residual, MedNeXt asegura que se conserven detalles importantes cuando se procesan imágenes a resoluciones espaciales más bajas. Esto es crucial para tareas que involucran segmentación densa, donde perder información puede obstaculizar el rendimiento general.

#Enfoque UpKern

Un método innovador introducido en MedNeXt es la técnica UpKern. Este enfoque aborda el problema de la saturación del rendimiento que a menudo se ve al usar núcleos de convolución grandes. En redes neuronales tradicionales, los núcleos más grandes pueden llevar a rendimientos decrecientes, especialmente cuando se entrena con datos limitados.

La técnica UpKern permite introducir tamaños de núcleo más grandes de manera gradual. Al comenzar con núcleos más pequeños y entrenados y usarlos para inicializar redes con núcleos más grandes, MedNeXt puede mejorar el rendimiento sin perder calidad. Este enfoque se ve influenciado por métodos vistos en Transformers, donde ventanas de atención más pequeñas se expanden a tamaños más grandes sin perder las ganancias hechas durante el entrenamiento previo.

#Escalado compuesto

MedNeXt también utiliza un método conocido como escalado compuesto. Este enfoque permite ajustes simultáneos de diferentes parámetros de la red, como profundidad, ancho y tamaño del núcleo. En lugar de enfocarse solo en un aspecto, cambiar varios parámetros juntos puede llevar a un mejor rendimiento general.

Esto es importante porque usar núcleos más grandes en redes 3D puede volverse computacionalmente costoso. Al escalar juntos la profundidad, el ancho y los tamaños del campo receptivo, MedNeXt puede encontrar un equilibrio, permitiendo una mayor eficiencia y efectividad en tareas de segmentación de imágenes médicas.

#Experimentación y referencias

La efectividad de MedNeXt se evaluó a través de experimentos utilizando varios conjuntos de datos médicos. Las configuraciones se establecieron para probar diferentes modelos, y el rendimiento se comparó con arquitecturas existentes. Usando PyTorch para la implementación, los experimentos involucraron el entrenamiento en varias tareas, como segmentación de órganos y tumores, evaluando los modelos en su capacidad para procesar imágenes médicas con precisión.

Los resultados mostraron cómo MedNeXt tuvo un rendimiento favorable en comparación con los modelos de referencia establecidos. La arquitectura logró resultados de vanguardia en múltiples conjuntos de datos, demostrando su potencial como una herramienta confiable para el análisis de imágenes médicas.

#Resultados y discusión

La evaluación completa mostró que MedNeXt no solo destacó en resultados de validación cruzada, sino también en el rendimiento de pruebas públicas. Se estableció como un fuerte competidor contra varios tipos de modelos, incluidas las redes convolucionales tradicionales y las arquitecturas basadas en Transformers.

Notablemente, MedNeXt superó consistentemente a variantes más pequeñas y modelos tradicionales en tareas de segmentación de órganos y tumores a través de diversos conjuntos de datos. Su capacidad para adaptarse a las necesidades específicas de la segmentación de imágenes médicas lo convierte en una opción vital para investigadores y profesionales en el campo.

Un hallazgo interesante de los experimentos fue cómo las mejoras en MedNeXt, particularmente la técnica UpKern, mejoraron significativamente el rendimiento al usar núcleos grandes. Esto resalta cuán crítico es incorporar estrategias innovadoras adaptadas a los desafíos únicos de la imagen médica.

#Conclusión

MedNeXt representa un avance significativo en el campo de la segmentación de imágenes médicas. Al combinar las fortalezas de las redes convolucionales con ideas innovadoras inspiradas en arquitecturas Transformer, ofrece una solución robusta para tareas que a menudo sufren por la disponibilidad limitada de datos.

Con sus características únicas, incluyendo un diseño completamente ConvNeXt, técnicas de muestreo especializadas y escalado compuesto, MedNeXt logra resultados impresionantes en diversas modalidades de imagen y tareas. Esta arquitectura modernizada es una alternativa sólida para el desarrollo de redes profundas en la segmentación de imágenes médicas, allanando el camino para futuras mejoras y aplicaciones en el ámbito médico.