Deep Learning for Medical Image Segmentation Using Attention Mechanisms

Paper ini mengusulkan attention mechanism baru untuk medical image segmentation menggunakan deep learning. Architecture yang diusulkan menggabungkan U-Net dengan multi-scale attention modules.

Eksperimen dilakukan pada dataset MRI, CT scan, dan X-ray dengan hasil yang promising. Namun novelty masih terbatas dan perlu eksperimen tambahan untuk memperkuat contribution.

• Promising Results: Proposed attention mechanism menunjukkan hasil yang promising
• Good Motivation: Motivasi dan problem formulation dijelaskan dengan baik
• Comprehensive Dataset: Evaluasi menggunakan dataset komprehensif:
  • MRI images
  • CT scan images
  • X-ray images

⚠ Area yang Perlu Perbaikan Substansial:

1. Novelty Terbatas: Attention mechanism yang diusulkan mirip dengan existing works, perlu penjelasan perbedaan yang lebih jelas
2. Ablation Study: Kurang mendalam, perlu analisis per komponen
3. Comparison Methods: Hanya dibandingkan dengan 3 baseline methods, perlu ditambah minimal 5-7 SOTA methods
4. Statistical Tests: Statistical significance test belum dilakukan (t-test, Wilcoxon test)
5. Implementation Details: Beberapa details masih unclear, terutama hyperparameter settings

Rekomendasi untuk Major Revision:

Status: MAJOR REVISION REQUIRED

Paper memiliki potensi namun perlu perbaikan substansial sebelum dapat diterima di konferensi bergengsi seperti SIGGRAPH Asia.

Recommendation: Resubmit after major revision