論文の概要: Accurate Measles Rash Detection via Vision Transformer Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.09112v6
• Date: Mon, 18 Aug 2025 00:17:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:09.543
• Title: Accurate Measles Rash Detection via Vision Transformer Fine-Tuning
• Title（参考訳）: 視覚変換器ファインチューニングによる正確な麻疹ハッシュ検出
• Authors: Harshana Rajakaruna, Dong Li, Anil Shanker, Qingguo Wang,
• Abstract要約: 麻疹は2000年8月5日に報告された1,356件の症例で2025年に復活した。 本研究では,皮膚の異状を識別するために,予め訓練したデータ効率画像変換器(DeiT)モデルに転写学習を適用した。 様々な皮膚のスキンスラッシュ画像データセットで分類ヘッドをチューニングした後、DeiTモデルは平均分類精度95.17%、精度95.06%、リコール95.17%、F1スコアを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.983376652367951
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Measles, a highly contagious disease declared eliminated in the United States in 2000 after decades of successful vaccination campaigns, resurged in 2025, with 1,356 confirmed cases reported as of August 5, 2025. Given its rapid spread among susceptible individuals, fast and reliable diagnostic systems are critical for early prevention and containment. In this work, we applied transfer learning to fine-tune a pretrained Data-efficient Image Transformer (DeiT) model for distinguishing measles rashes from other skin conditions. After tuning the classification head on a diverse, curated skin rash image dataset, the DeiT model achieved an average classification accuracy of 95.17%, precision of 95.06%, recall of 95.17%, and an F1-score of 95.03%, demonstrating high effectiveness in accurate measles detection to aid outbreak control. We also compared the DeiT model with a convolutional neural network and discussed the directions for future research.
• Abstract（参考訳）: 麻疹は2000年8月5日に報告された1,356件の症例で2025年に復活した。 敏速かつ信頼性の高い診断システムは、素早い予防と封じ込めのために重要である。 本研究では,皮膚の異状を識別するために,予め訓練したデータ効率画像変換器(DeiT)モデルに転写学習を適用した。 様々な皮膚の発疹画像データセットで分類ヘッドをチューニングした後、DeiTモデルは平均分類精度95.17%、精度95.06%、リコール95.17%、F1スコア95.03%を達成し、正確な麻疹検出において高い効果を示した。 また、DeiTモデルと畳み込みニューラルネットワークを比較し、今後の研究の方向性について議論した。

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