論文の概要: A Pressure Ulcer Care System For Remote Medical Assistance: Residual
U-Net with an Attention Model Based for Wound Area Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.09433v1
- Date: Sat, 23 Jan 2021 06:45:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-20 13:57:27.730287
- Title: A Pressure Ulcer Care System For Remote Medical Assistance: Residual
U-Net with an Attention Model Based for Wound Area Segmentation
- Title（参考訳）: 遠隔医療支援のためのプレッシャ潰瘍ケアシステム:創部領域分割に基づく注意モデルを用いた残留U-Net
- Authors: Jinyeong Chae, Ki Yong Hong, Jihie Kim
- Abstract要約: 本論文では,画像処理技術を用いて加圧潰瘍管理を支援する遠隔医療アシスタントを提案する。
提案システムは,創傷分類と解析のための深層学習モデルを備えた移動体アプリケーションを含む。
得られたモデルは、99.0%の精度、99.99%のユニオン上の交差(IoU)、および圧力潰瘍分割のための93.4%の類似係数(DSC)を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2053281584624362
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Increasing numbers of patients with disabilities or elderly people with
mobility issues often suffer from a pressure ulcer. The affected areas need
regular checks, but they have a difficulty in accessing a hospital. Some remote
diagnosis systems are being used for them, but there are limitations in
checking a patient's status regularly. In this paper, we present a remote
medical assistant that can help pressure ulcer management with image processing
techniques. The proposed system includes a mobile application with a deep
learning model for wound segmentation and analysis. As there are not enough
data to train the deep learning model, we make use of a pretrained model from a
relevant domain and data augmentation that is appropriate for this task. First
of all, an image preprocessing method using bilinear interpolation is used to
resize images and normalize the images. Second, for data augmentation, we use
rotation, reflection, and a watershed algorithm. Third, we use a pretrained
deep learning model generated from skin wound images similar to pressure ulcer
images. Finally, we added an attention module that can provide hints on the
pressure ulcer image features. The resulting model provides an accuracy of
99.0%, an intersection over union (IoU) of 99.99%, and a dice similarity
coefficient (DSC) of 93.4% for pressure ulcer segmentation, which is better
than existing results.
- Abstract（参考訳）: 障害のある患者や移動障害のある高齢者の増加は、しばしば圧力潰瘍に苦しむ。
被害地域は定期的な検査が必要だが、病院へのアクセスが困難である。
遠隔診断システムもいくつか使用されているが,患者の状態の定期的な確認には限界がある。
本稿では,画像処理技術を用いて潰瘍管理を支援する遠隔医療アシスタントを提案する。
提案システムは,創傷分類と解析のための深層学習モデルを備えたモバイルアプリケーションを含む。
ディープラーニングモデルをトレーニングするのに十分なデータがないので、関連するドメインから事前訓練されたモデルと、このタスクに適したデータ拡張を利用します。
まず、双線形補間を用いた画像前処理法を用いて画像の縮小と正規化を行う。
第二に、データ拡張には回転、反射、流域アルゴリズムを用いる。
第3に,感圧潰瘍画像と同様の皮膚創傷画像から,事前訓練した深層学習モデルを用いた。
最後に,圧力潰瘍画像の特徴のヒントを提供するアテンションモジュールを追加した。
その結果、99.0%の精度、99.99%の結合(IoU)、93.4%のサイス類似係数(DSC)が得られた。
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