論文の概要: Towards Low-Cost and Efficient Malaria Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13656v1
- Date: Fri, 26 Nov 2021 18:34:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-29 18:13:04.736809
- Title: Towards Low-Cost and Efficient Malaria Detection
- Title（参考訳）: 低コスト・高効率マラリア検出に向けて
- Authors: Waqas Sultani1, Wajahat Nawaz, Syed Javed, Muhammad Sohail Danish,
Asma Saadia, Mohsen Ali
- Abstract要約: マラリアは致命的だが治療可能な病気だ。
深層学習に基づく手法は、専門家の負担を軽減するだけでなく、低コストの顕微鏡の診断精度を向上させる可能性がある。
本稿では,低コスト顕微鏡を用いたマラリア顕微鏡の研究をさらに進めるためのデータセットを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7402733069180996
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Malaria, a fatal but curable disease claims hundreds of thousands of lives
every year. Early and correct diagnosis is vital to avoid health complexities,
however, it depends upon the availability of costly microscopes and trained
experts to analyze blood-smear slides. Deep learning-based methods have the
potential to not only decrease the burden of experts but also improve
diagnostic accuracy on low-cost microscopes. However, this is hampered by the
absence of a reasonable size dataset. One of the most challenging aspects is
the reluctance of the experts to annotate the dataset at low magnification on
low-cost microscopes. We present a dataset to further the research on malaria
microscopy over the low-cost microscopes at low magnification. Our large-scale
dataset consists of images of blood-smear slides from several malaria-infected
patients, collected through microscopes at two different cost spectrums and
multiple magnifications. Malarial cells are annotated for the localization and
life-stage classification task on the images collected through the high-cost
microscope at high magnification. We design a mechanism to transfer these
annotations from the high-cost microscope at high magnification to the low-cost
microscope, at multiple magnifications. Multiple object detectors and domain
adaptation methods are presented as the baselines. Furthermore, a partially
supervised domain adaptation method is introduced to adapt the object-detector
to work on the images collected from the low-cost microscope. The dataset will
be made publicly available after publication.
- Abstract（参考訳）: マラリアは致命的だが治療可能な病気であり、毎年数十万人の命がかかっている。
早期かつ正確な診断は、健康の複雑さを避けるのに不可欠であるが、高価な顕微鏡と訓練された専門家が血液中のスライドを分析するために利用できるかどうかにかかっている。
深層学習に基づく手法は、専門家の負担を軽減するだけでなく、低コスト顕微鏡の診断精度を向上させる可能性を秘めている。
しかし、これは適切なサイズのデータセットがないために妨げられる。
最も難しい側面の1つは、低コストの顕微鏡で低倍率でデータセットに注釈を付ける専門家の寛容さである。
本稿では,低倍率顕微鏡を用いたマラリア顕微鏡研究のためのデータセットを提案する。
2つの異なるコストスペクトルと複数の倍率で顕微鏡で収集した、マラリアに感染した複数の患者の血液中のスライドの画像から、大規模データセットを構築した。
高精度顕微鏡で高精細度に収集した画像の局所化と生命ステージ分類のタスクにマトリル細胞をアノテートする。
本研究では,これらのアノテーションを高倍率顕微鏡から高倍率顕微鏡へ複数倍率で転送する機構を設計する。
複数のオブジェクト検出器とドメイン適応メソッドがベースラインとして提示される。
さらに、低コスト顕微鏡から収集した画像にオブジェクト検出器を適応させるために、部分教師付き領域適応法を導入する。
データセットは公開後に公開される予定だ。
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