論文の概要: Performance Comparison of Deep Learning Architectures for Artifact Removal in Gastrointestinal Endoscopic Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00084v1
• Date: Sat, 1 Jan 2022 01:04:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-04 13:53:45.398044
• Title: Performance Comparison of Deep Learning Architectures for Artifact Removal in Gastrointestinal Endoscopic Imaging
• Title（参考訳）: 消化管内視鏡画像におけるアーティファクト除去のためのディープラーニングアーキテクチャの性能比較
• Authors: Taira Watanabe, Kensuke Tanioka, Satoru Hiwa, and Tomoyuki Hiroyasu
• Abstract要約: 深層学習の一種である畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、そのような成果物を除去することができる。 CNNには様々なアーキテクチャが提案されており、アーティファクト削除の精度はアーキテクチャの選択によって異なる。 本研究では, 内視鏡的外科器具を人工物として重視し, 7つの異なるCNNアーキテクチャを用いて, 人工物除去の精度を判定し, 議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Endoscopic images typically contain several artifacts. The artifacts significantly impact image analysis result in computer-aided diagnosis. Convolutional neural networks (CNNs), a type of deep learning, can removes such artifacts. Various architectures have been proposed for the CNNs, and the accuracy of artifact removal varies depending on the choice of architecture. Therefore, it is necessary to determine the artifact removal accuracy, depending on the selected architecture. In this study, we focus on endoscopic surgical instruments as artifacts, and determine and discuss the artifact removal accuracy using seven different CNN architectures.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡画像は通常、いくつかのアーティファクトを含む。 これらのアーティファクトは画像解析に大きく影響し、コンピュータで診断する。 ディープラーニングの一種である畳み込みニューラルネットワーク(cnns)は、そのようなアーティファクトを取り除くことができる。 CNNには様々なアーキテクチャが提案されており、アーティファクト削除の精度はアーキテクチャの選択によって異なる。 したがって、選択したアーキテクチャに応じて、アーティファクトの除去精度を決定する必要がある。 本研究では,鏡視下手術器具をアーティファクトとし,7種類のcnnアーキテクチャを用いてアーティファクト除去精度を判定・検討した。

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