論文の概要: Region Proposals for Saliency Map Refinement for Weakly-supervised Disease Localisation and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10550v2
• Date: Fri, 22 May 2020 01:15:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 22:53:31.745274
• Title: Region Proposals for Saliency Map Refinement for Weakly-supervised Disease Localisation and Classification
• Title（参考訳）: 弱監督型疾患の局所化と分類のための地域地図再構成の提案
• Authors: Renato Hermoza, Gabriel Maicas, Jacinto C. Nascimento and Gustavo Carneiro
• Abstract要約: そこで本研究では,病因分類の弱さと局所化の限界を克服するために,地域提案と唾液度検出を併用した新しいモデルを提案する。 そこで本研究では,ChestX-ray14データセットを用いて,診断と局所化を弱体化するための新しい最先端モデルを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.76675556520657
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The deployment of automated systems to diagnose diseases from medical images is challenged by the requirement to localise the diagnosed diseases to justify or explain the classification decision. This requirement is hard to fulfil because most of the training sets available to develop these systems only contain global annotations, making the localisation of diseases a weakly supervised approach. The main methods designed for weakly supervised disease classification and localisation rely on saliency or attention maps that are not specifically trained for localisation, or on region proposals that can not be refined to produce accurate detections. In this paper, we introduce a new model that combines region proposal and saliency detection to overcome both limitations for weakly supervised disease classification and localisation. Using the ChestX-ray14 data set, we show that our proposed model establishes the new state-of-the-art for weakly-supervised disease diagnosis and localisation.
• Abstract（参考訳）: 医療画像から疾患を診断するための自動システムの導入は、診断された疾患を局所化し、分類の決定を正当化し、説明する必要がある。 この要件は、これらのシステムを開発するために利用可能なトレーニングセットのほとんどがグローバルアノテーションのみを含んでおり、病気の局所化が弱く管理されたアプローチになっているため、満たすのは難しい。 弱教師付き疾患の分類とローカライゼーションのために設計された主な手法は、特にローカライゼーションのために訓練されていないサリエンシやアテンションマップ、あるいは正確な検出を行うことができない地域提案に依存している。 本稿では,弱監督疾患の分類と局所化の限界を克服するために,地域提案と塩分検出を組み合わせた新しいモデルを提案する。 そこで本研究では,ChestX-ray14データセットを用いて,診断と局所化を弱体化させる手法を提案する。

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