Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards a Computed-Aided Diagnosis System in Colonoscopy: Automatic Polyp Segmentation Using Convolution Neural Networks

論文の概要: Towards a Computed-Aided Diagnosis System in Colonoscopy: Automatic Polyp Segmentation Using Convolution Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06040v1
Date: Fri, 15 Jan 2021 10:08:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-28 11:25:26.666138
Title: Towards a Computed-Aided Diagnosis System in Colonoscopy: Automatic Polyp Segmentation Using Convolution Neural Networks
Title（参考訳）: 大腸内視鏡におけるCT診断システムに向けて:畳み込みニューラルネットワークを用いた自動ポリープ分割
Authors: Patrick Brandao, Odysseas Zisimopoulos, Evangelos Mazomenos, Gastone Ciuti, Jorge Bernal, Marco Visentini-Scarzanella, Arianna Menciassi, Paolo Dario, Anastasios Koulaouzidis, Alberto Arezzo, David J Hawkes, Danail Stoyanov
Abstract要約: 大腸内視鏡およびカプセル内視鏡画像における病変の認識のための深層学習フレームワークを提案する。本研究では, SfS と RGB の新規な組み合わせを提案するとともに, FCN をポリップセグメンテーションに用いた最初の研究について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.930181796935734
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Early diagnosis is essential for the successful treatment of bowel cancers including colorectal cancer (CRC) and capsule endoscopic imaging with robotic actuation can be a valuable diagnostic tool when combined with automated image analysis. We present a deep learning rooted detection and segmentation framework for recognizing lesions in colonoscopy and capsule endoscopy images. We restructure established convolution architectures, such as VGG and ResNets, by converting them into fully-connected convolution networks (FCNs), fine-tune them and study their capabilities for polyp segmentation and detection. We additionally use Shape from-Shading (SfS) to recover depth and provide a richer representation of the tissue's structure in colonoscopy images. Depth is incorporated into our network models as an additional input channel to the RGB information and we demonstrate that the resulting network yields improved performance. Our networks are tested on publicly available datasets and the most accurate segmentation model achieved a mean segmentation IU of 47.78% and 56.95% on the ETIS-Larib and CVC-Colon datasets, respectively. For polyp detection, the top performing models we propose surpass the current state of the art with detection recalls superior to 90% for all datasets tested. To our knowledge, we present the first work to use FCNs for polyp segmentation in addition to proposing a novel combination of SfS and RGB that boosts performance
Abstract（参考訳）: 早期診断は大腸癌 (crc) を含む腸癌の治療に不可欠であり, 自動画像解析と組み合わせることで, カプセル内視鏡画像診断とロボット作動による診断が有用である。大腸内視鏡およびカプセル内視鏡画像の病変を認識するためのディープラーニングによる根本検出・分節フレームワークを提案する。我々は、VGGやResNetsのような確立された畳み込みアーキテクチャを再構成し、それらを完全連結畳み込みネットワーク(FCN)に変換し、それらを微調整し、ポリプのセグメンテーションと検出の能力を研究する。また,SfS(Shading-Shading)を用いて深度を回復し,大腸内視鏡像における組織構造のより豊かな表現を提供する。 RGB情報に付加的な入力チャネルとして,ネットワークモデルに奥行きを組み込んだ結果,ネットワークの性能が向上したことを示す。我々のネットワークは、公開データセットでテストされており、最も正確なセグメンテーションモデルは、ETIS-LaribデータセットとCVC-Colonデータセットでそれぞれ47.78%と56.95%の平均セグメンテーションIUを達成した。ポリープ検出では,提案する最上位のモデルが,テスト対象データセットの90%以上のリコール率で現在の技術を超えている。我々の知る限り、我々は、性能を高める新しいSfSとRGBの組み合わせを提案することに加えて、ポリープセグメンテーションにFCNを使用する最初の研究を示す。

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