論文の概要: Medico Multimedia Task at MediaEval 2020: Automatic Polyp Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15244v1
- Date: Wed, 30 Dec 2020 17:47:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-18 11:41:40.150216
- Title: Medico Multimedia Task at MediaEval 2020: Automatic Polyp Segmentation
- Title（参考訳）: medico multimedia task at mediaeval 2020: automatic polyp segmentation
- Authors: Debesh Jha, Steven A. Hicks, Krister Emanuelsen, H{\aa}vard Johansen,
Dag Johansen, Thomas de Lange, Michael A. Riegler, P{\aa}l Halvorsen
- Abstract要約: コンピュータ支援診断システムによるサポートは、見落とされたポリプの潜在的な解決策の1つかもしれない。
本稿では,2020年のメディコチャレンジを紹介し,課題と評価指標を説明し,メディコチャレンジの組織化の必要性について議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6125117548653111
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Colorectal cancer is the third most common cause of cancer worldwide.
According to Global cancer statistics 2018, the incidence of colorectal cancer
is increasing in both developing and developed countries. Early detection of
colon anomalies such as polyps is important for cancer prevention, and
automatic polyp segmentation can play a crucial role for this. Regardless of
the recent advancement in early detection and treatment options, the estimated
polyp miss rate is still around 20\%. Support via an automated computer-aided
diagnosis system could be one of the potential solutions for the overlooked
polyps. Such detection systems can help low-cost design solutions and save
doctors time, which they could for example use to perform more patient
examinations. In this paper, we introduce the 2020 Medico challenge, provide
some information on related work and the dataset, describe the task and
evaluation metrics, and discuss the necessity of organizing the Medico
challenge.
- Abstract（参考訳）: 大腸癌は世界で3番目に多いがんの原因である。
global cancer statistics 2018によると、開発途上国と先進国の両方で大腸癌の発生が増加している。
ポリープなどの大腸異常の早期発見はがん予防に重要であり, 自動ポリープセグメンテーションが重要な役割を担っている。
最近の早期発見と治療の進歩にかかわらず、推定されたポリプミス率は20\%である。
自動診断システムによるサポートは、見落とされたポリープの潜在的な解決策の1つである可能性がある。
このような検出システムは、低コストな設計ソリューションを助け、医師の時間を節約することができる。
本稿では,2020 medico challengeを紹介し,関連する作業とデータセットに関する情報を提供し,課題と評価指標を説明し,medico challengeの編成の必要性について論じる。
関連論文リスト
- Cancer-Answer: Empowering Cancer Care with Advanced Large Language Models [0.0]
消化器癌(GI)は、世界のがん負担のかなりの部分を占める。
がん関連クエリは、タイムリーな診断、治療、患者教育に不可欠である。
我々は,GPT-3.5 Turboのような大規模言語モデル(LLM)を利用して,がん関連クエリに対する正確で文脈的に関連する応答を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-11T12:54:22Z) - Cancer-Net PCa-Gen: Synthesis of Realistic Prostate Diffusion Weighted
Imaging Data via Anatomic-Conditional Controlled Latent Diffusion [68.45407109385306]
カナダでは、前立腺がんは男性でもっとも一般的ながんであり、2022年のこの人口統計では、新しいがん症例の20%を占めている。
拡散強調画像(DWI)データを用いた前立腺癌診断,予後,治療計画のためのディープニューラルネットワークの開発には大きな関心が寄せられている。
本研究では,解剖学的条件制御型潜伏拡散戦略の導入により,現実的な前立腺DWIデータを生成するための潜伏拡散の有効性について検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-30T15:11:03Z) - Cancer-Net PCa-Data: An Open-Source Benchmark Dataset for Prostate
Cancer Clinical Decision Support using Synthetic Correlated Diffusion Imaging
Data [75.77035221531261]
Cancer-Net PCa-Dataは、PCa患者の画像データであるボリュームCDI$s$のオープンソースベンチマークデータセットである。
Cancer-Net PCa-Dataは、PCa用のCDI$s$画像データの最初の公開データセットである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-20T10:28:52Z) - Validating polyp and instrument segmentation methods in colonoscopy through Medico 2020 and MedAI 2021 Challenges [58.32937972322058]
メディコオートマチックポリープセグメンテーション(Medico 2020)と「メディコ:医療画像の透明性(MedAI 2021)」コンペティション。
本報告では, それぞれのコントリビューションを包括的に分析し, ベストパフォーマンスメソッドの強さを強調し, クリニックへの臨床翻訳の可能性について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-30T16:08:45Z) - Cancer-Net BCa-S: Breast Cancer Grade Prediction using Volumetric Deep
Radiomic Features from Synthetic Correlated Diffusion Imaging [82.74877848011798]
乳がんの流行は成長を続けており、2023年には米国で約30万人の女性に影響を及ぼした。
金標準のScarff-Bloom-Richardson(SBR)グレードは、化学療法に対する患者の反応を一貫して示すことが示されている。
本稿では,合成相関拡散(CDI$s$)画像を用いた乳がん鑑定における深層学習の有効性について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T15:08:34Z) - A Multi-Institutional Open-Source Benchmark Dataset for Breast Cancer
Clinical Decision Support using Synthetic Correlated Diffusion Imaging Data [82.74877848011798]
Cancer-Net BCaは、乳がん患者の画像データであるボリュームCDI$s$の複数機関のオープンソースベンチマークデータセットである。
Cancer-Net BCaは、機械学習の進歩を加速し、がんと戦う臨床医を助ける、グローバルなオープンソースイニシアチブの一部として、一般公開されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T05:41:44Z) - A Combined PCA-MLP Network for Early Breast Cancer Detection [0.0]
我々は、患者が乳がんに直面するかどうかを検出するために、異なる機械学習アルゴリズムを研究した。
われわれの4層PCAネットワークは、BCCDデータセットの平均90.48%で100%の精度を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-18T06:17:40Z) - TransResU-Net: Transformer based ResU-Net for Real-Time Colonoscopy
Polyp Segmentation [1.9875031133911856]
ポリープ,腺腫,進行腺腫の誤診率は高い。
深層学習に基づくコンピュータ支援診断システム(CADx)は、消化器科医が見逃される可能性のあるポリプを見つけるのに役立つかもしれない。
TransResU-Netはリアルタイムポリープ検出システムを構築するための強力なベンチマークになり得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-17T19:36:37Z) - Multi-Scale Hybrid Vision Transformer for Learning Gastric Histology:
AI-Based Decision Support System for Gastric Cancer Treatment [50.89811515036067]
胃内視鏡検査は、早期に適切な胃癌(GC)治療を判定し、GC関連死亡率を低下させる有効な方法である。
本稿では,一般のGC治療指導と直接一致する5つのGC病理のサブ分類を可能にする実用的なAIシステムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-17T08:33:52Z) - Automatic tumour segmentation in H&E-stained whole-slide images of the
pancreas [2.4431235585344475]
病気の検出とセグメンテーションの精度のバランスをとるために,マルチタスク畳み込みニューラルネットワークを提案する。
異なる解像度で29人の患者を対象にアプローチを検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-01T22:05:15Z) - Handling uncertainty using features from pathology: opportunities in
primary care data for developing high risk cancer survival methods [0.10499611180329804]
2019年、オーストラリア人144万人以上ががんと診断された。
大多数は、スクリーニングプログラムが存在する癌でさえ、症状的にGPに最初に現れます。
病理検査の結果ががんの予後を予測できる特徴の導出にどのようにつながるか検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-17T23:27:13Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。