論文の概要: Exploration of Various Deep Learning Models for Increased Accuracy in Automatic Polyp Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04093v1
• Date: Fri, 4 Mar 2022 04:03:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 12:18:03.475830
• Title: Exploration of Various Deep Learning Models for Increased Accuracy in Automatic Polyp Detection
• Title（参考訳）: 自動ポリープ検出における精度向上のための各種深層学習モデルの探索
• Authors: Ariel E. Isidro, Arnel C. Fajardo, Alexander A. Hernandez
• Abstract要約: 本稿では,大腸内視鏡画像におけるポリプの検出精度が高いディープラーニングモデルとアルゴリズムについて検討する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いたディープラーニングの研究
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper is created to explore deep learning models and algorithms that results in highest accuracy in detecting polyp on colonoscopy images. Previous studies implemented deep learning using convolution neural network (CNN) algorithm in detecting polyp and non-polyp. Other studies used dropout, and data augmentation algorithm but mostly not checking the overfitting, thus, include more than four-layer modelss. Rulei Yu et.al from the Institute of Software, Chinese Academy of Sciences said that transfer learning is better talking about performance or improving the previous used algorithm. Most especially in applying the transfer learning in feature extraction. Series of experiments were conducted with only a minimum of 4 CNN layers applying previous used models and identified the model that produce the highest percentage accuracy of 98% among the other models that apply transfer learning. Further studies could use different optimizer to a different CNN modelsto increase accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大腸内視鏡画像におけるポリープ検出の精度を最大化する深層学習モデルとアルゴリズムについて検討する。 前回の研究では、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)アルゴリズムによるポリプと非ポリプの検出でディープラーニングを実装した。 他の研究では、ドロップアウトとデータ拡張アルゴリズムを使用していたが、大半はオーバーフィッティングをチェックせず、4層モデル以上を含んでいる。 ソフトウェア研究所の Rulei Yu ら中国科学アカデミーは、トランスファーラーニングはパフォーマンスや前回使用したアルゴリズムの改善について話している方がよい、と述べている。 特に、特徴抽出における転送学習の適用において。 これまでに使用したモデルを適用した4つのCNN層で実験を行い、転送学習を施した他のモデルのうち、98%の精度で生成するモデルを同定した。 さらなる研究は、異なるCNNモデルに異なるオプティマイザを使用することで精度を向上させることができる。

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