Fugu-MT 論文翻訳(概要): Detection of Parasitic Eggs from Microscopy Images and the emergence of a new dataset

論文の概要: Detection of Parasitic Eggs from Microscopy Images and the emergence of a new dataset

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02940v1
Date: Sun, 6 Mar 2022 11:44:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-08 15:55:19.980315
Title: Detection of Parasitic Eggs from Microscopy Images and the emergence of a new dataset
Title（参考訳）: 顕微鏡画像からの寄生卵の検出と新しいデータセットの出現
Authors: Perla Mayo, Nantheera Anantrasirichai, Thanarat H. Chalidabhongse, Duangdao Palasuwan and Alin Achim
Abstract要約: 顕微鏡画像における寄生卵の自動検出は、人間の専門家の効率を高める可能性がある。私たちは、成功したアーキテクチャを検知に利用し、異なるドメインに取り組むように適応します。本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)とFaster-RCNN(Faster-RCNN)による画像強調とオブジェクト検出の結果を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.957918272018045
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatic detection of parasitic eggs in microscopy images has the potential to increase the efficiency of human experts whilst also providing an objective assessment. The time saved by such a process would both help ensure a prompt treatment to patients, and off-load excessive work from experts' shoulders. Advances in deep learning inspired us to exploit successful architectures for detection, adapting them to tackle a different domain. We propose a framework that exploits two such state-of-the-art models. Specifically, we demonstrate results produced by both a Generative Adversarial Network (GAN) and Faster-RCNN, for image enhancement and object detection respectively, on microscopy images of varying quality. The use of these techniques yields encouraging results, though further improvements are still needed for certain egg types whose detection still proves challenging. As a result, a new dataset has been created and made publicly available, providing an even wider range of classes and variability.
Abstract（参考訳）: 顕微鏡画像における寄生卵の自動検出は、人間の専門家の効率を高めると同時に、客観的評価を提供する可能性がある。このようなプロセスで節約される時間は、患者に迅速な治療を確実にし、専門家の肩から過剰な作業をオフロードするのに役立ちます。ディープラーニングの進歩は、成功したアーキテクチャを検出に活用し、異なるドメインに取り組むように適応するきっかけとなりました。我々は,この2つの最先端モデルを利用するフレームワークを提案する。具体的には,画質の異なる顕微鏡画像に対して,GAN(Generative Adversarial Network)とFaster-RCNN(Faster-RCNN)による画像強調とオブジェクト検出の結果を示す。これらの技術を用いることで結果が促進されるが、検出が困難である特定の卵種にはさらなる改良が必要である。その結果、新しいデータセットが作成され、公開され、より広い範囲のクラスと可変性を提供する。

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