Fugu-MT 論文翻訳(概要): Endoscopy disease detection challenge 2020

論文の概要: Endoscopy disease detection challenge 2020

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03376v1
Date: Sat, 7 Mar 2020 00:41:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-25 19:41:04.875552
Title: Endoscopy disease detection challenge 2020
Title（参考訳）: 内視鏡疾患検出チャレンジ2020
Authors: Sharib Ali, Noha Ghatwary, Barbara Braden, Dominique Lamarque, Adam Bailey, Stefano Realdon, Renato Cannizzaro, Jens Rittscher, Christian Daul, James East
Abstract要約: 本稿では、EDD2020データセットの概要、課題タスク、評価戦略、およびテストデータに対する結果の概要について述べる。 EDD2020は、最近のディープラーニング手法の実現可能性をテストするためのクラウドソーシングイニシアチブである。課題ワークショップの後に詳細な論文を起草し、その結果についてより詳細な分析を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40631409309544825
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Whilst many technologies are built around endoscopy, there is a need to have a comprehensive dataset collected from multiple centers to address the generalization issues with most deep learning frameworks. What could be more important than disease detection and localization? Through our extensive network of clinical and computational experts, we have collected, curated and annotated gastrointestinal endoscopy video frames. We have released this dataset and have launched disease detection and segmentation challenge EDD2020 https://edd2020.grand-challenge.org to address the limitations and explore new directions. EDD2020 is a crowd sourcing initiative to test the feasibility of recent deep learning methods and to promote research for building robust technologies. In this paper, we provide an overview of the EDD2020 dataset, challenge tasks, evaluation strategies and a short summary of results on test data. A detailed paper will be drafted after the challenge workshop with more detailed analysis of the results.
Abstract（参考訳）: 多くの技術が内視鏡を中心に構築されているが、多くのディープラーニングフレームワークの一般化問題に対処するためには、複数のセンタから包括的なデータセットを収集する必要がある。病気の検出や局所化よりも重要なことは何か? 臨床および計算の専門家の広範なネットワークを通じて,消化管内視鏡ビデオフレームの収集,キュレーション,注釈付けを行った。我々はこのデータセットをリリースし、edd2020 https://edd2020.grand-challenge.org という病気検出とセグメント化のチャレンジを開始した。 EDD2020はクラウドソーシングのイニシアチブであり、最近のディープラーニング手法の実現可能性をテストするとともに、堅牢な技術構築のための研究を促進する。本稿では,edd2020データセットの概要,課題タスク,評価戦略,テストデータの結果の概要について述べる。課題ワークショップの後に詳細な論文を起草し、その結果についてより詳細な分析を行う。

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