論文の概要: A Mobile App for Wound Localization using Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07133v1
- Date: Tue, 15 Sep 2020 14:35:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-18 06:25:00.496392
- Title: A Mobile App for Wound Localization using Deep Learning
- Title(参考訳): 深層学習を用いた創傷位置推定用モバイルアプリ
- Authors: D. M. Anisuzzaman (1), Yash Patel (1), Jeffrey Niezgoda (2), Sandeep
Gopalakrishnan (3), and Zeyun Yu (1,4) ((1) Department of Computer Science,
University of Wisconsin-Milwaukee, Milwaukee, WI, USA,(2) Advancing the
Zenith of Healthcare (AZH) Wound and Vascular Center, Milwaukee, WI, USA, (3)
College of Nursing, University of Wisconsin Milwaukee, Milwaukee, WI, USA,(4)
Department of Biomedical Engineering, University of Wisconsin-Milwaukee,
Milwaukee, WI, USA.)
- Abstract要約: 深部ニューラルネットワークを用いた2次元創傷画像と潰瘍画像からの自動創傷ローカライザを提案する。
創傷ローカライザは、YOLOv3モデルを使用して開発され、iOSモバイルアプリケーションに変換される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: We present an automated wound localizer from 2D wound and ulcer images by
using deep neural network, as the first step towards building an automated and
complete wound diagnostic system. The wound localizer has been developed by
using YOLOv3 model, which is then turned into an iOS mobile application. The
developed localizer can detect the wound and its surrounding tissues and
isolate the localized wounded region from images, which would be very helpful
for future processing such as wound segmentation and classification due to the
removal of unnecessary regions from wound images. For Mobile App development
with video processing, a lighter version of YOLOv3 named tiny-YOLOv3 has been
used. The model is trained and tested on our own image dataset in collaboration
with AZH Wound and Vascular Center, Milwaukee, Wisconsin. The YOLOv3 model is
compared with SSD model, showing that YOLOv3 gives a mAP value of 93.9%, which
is much better than the SSD model (86.4%). The robustness and reliability of
these models are also tested on a publicly available dataset named Medetec and
shows a very good performance as well.
- Abstract(参考訳): 深層ニューラルネットワークを用いた2次元創傷・潰瘍画像からの創傷ローカライザーについて, 創傷診断システムの構築に向けた第一歩として紹介する。
創傷ローカライザは、YOLOv3モデルを使用して開発され、iOSモバイルアプリケーションに変換される。
本発明の開発したローカライザは、創傷とその周囲の組織を検出して、創傷領域を画像から分離することができるので、創傷領域の除去による創傷セグメント化や分類などの今後の処理に非常に有用である。
ビデオ処理を備えたモバイルアプリ開発では、小さなYOLOv3と呼ばれるYOLOv3の軽量バージョンが使用されている。
このモデルは、ウィスコンシン州ミルウォーキーのazh wound and vascular centerと共同で、私たちのイメージデータセットでトレーニングとテストを行っています。
YOLOv3モデルはSSDモデルと比較され、YOLOv3はmAP値が93.9%であることを示し、SSDモデル(86.4%)よりもはるかに優れている。
これらのモデルの堅牢性と信頼性も、medetecという公開データセット上でテストされ、非常に優れたパフォーマンスを示している。
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