論文の概要: Deep Learning in Diabetic Foot Ulcers Detection: A Comprehensive Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03341v3
• Date: Mon, 24 May 2021 12:46:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-10-09 23:38:19.739900
• Title: Deep Learning in Diabetic Foot Ulcers Detection: A Comprehensive Evaluation
• Title（参考訳）: 糖尿病足部潰瘍検出における深層学習 : 包括的評価
• Abstract要約: 本稿では、入賞チームが提案するディープラーニングに基づくアルゴリズムを比較し、DFUC 2020の結果を要約する。 最高の性能は、より高速なR-CNNの変種であるDeformable Convolutionから得られ、平均平均精度は0.6940、F1スコアは0.7434である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.227261503586599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There has been a substantial amount of research involving computer methods and technology for the detection and recognition of diabetic foot ulcers (DFUs), but there is a lack of systematic comparisons of state-of-the-art deep learning object detection frameworks applied to this problem. DFUC2020 provided participants with a comprehensive dataset consisting of 2,000 images for training and 2,000 images for testing. This paper summarises the results of DFUC2020 by comparing the deep learning-based algorithms proposed by the winning teams: Faster R-CNN, three variants of Faster R-CNN and an ensemble method; YOLOv3; YOLOv5; EfficientDet; and a new Cascade Attention Network. For each deep learning method, we provide a detailed description of model architecture, parameter settings for training and additional stages including pre-processing, data augmentation and post-processing. We provide a comprehensive evaluation for each method. All the methods required a data augmentation stage to increase the number of images available for training and a post-processing stage to remove false positives. The best performance was obtained from Deformable Convolution, a variant of Faster R-CNN, with a mean average precision (mAP) of 0.6940 and an F1-Score of 0.7434. Finally, we demonstrate that the ensemble method based on different deep learning methods can enhanced the F1-Score but not the mAP.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病性足潰瘍(DFU)の検出・認識のためのコンピュータ手法と技術に関する研究は、かなりの数あるが、この問題に適用された最先端のディープラーニングオブジェクト検出フレームワークの体系的比較が欠如している。 DFUC2020は参加者に対して、トレーニング用の2,000イメージとテスト用の2,000イメージからなる包括的なデータセットを提供した。 本稿では,より高速なR-CNN,より高速なR-CNNの3つの変種とアンサンブル法,YOLOv3,YOLOv5,EfficientDet,新しいカスケード注意ネットワークの3つを比較し,DFUC2020の結果を要約する。 ディープラーニングの各手法について,モデルアーキテクチャの詳細,トレーニングのためのパラメータ設定,前処理,データ拡張,後処理などの追加ステージを提供する。 各手法について総合的な評価を行う。 すべての方法は、トレーニングに使用可能な画像数を増やすためのデータ拡張ステージと、偽陽性を取り除くための処理後ステージを必要とした。 最高の性能は、より高速なR-CNNの変種であるDeformable Convolutionから得られ、平均平均精度は0.6940、F1スコアは0.7434である。 最後に、異なる深層学習法に基づくアンサンブル法は、F1スコアを拡張できるが、mAPではないことを示す。

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