論文の概要: CVM-Cervix: A Hybrid Cervical Pap-Smear Image Classification Framework Using CNN, Visual Transformer and Multilayer Perceptron

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00971v1
• Date: Thu, 2 Jun 2022 10:16:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 14:36:22.986698
• Title: CVM-Cervix: A Hybrid Cervical Pap-Smear Image Classification Framework Using CNN, Visual Transformer and Multilayer Perceptron
• Title（参考訳）: CVM-Cervix: CNN、Visual Transformer、Multilayer Perceptronを用いたハイブリッドCervical Pap-Smear画像分類フレームワーク
• Authors: Wanli Liu, Chen Li, Ning Xu, Tao Jiang, Md Mamunur Rahaman, Hongzan Sun, Xiangchen Wu, Weiming Hu, Haoyuan Chen, Changhao Sun, Yudong Yao, Marcin Grzegorzek
• Abstract要約: 本稿では, 深層学習に基づくCVM-Cervixというフレームワークを提案する。 パップスライドを迅速かつ正確に分析することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.179030555958654
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cervical cancer is the seventh most common cancer among all the cancers worldwide and the fourth most common cancer among women. Cervical cytopathology image classification is an important method to diagnose cervical cancer. Manual screening of cytopathology images is time-consuming and error-prone. The emergence of the automatic computer-aided diagnosis system solves this problem. This paper proposes a framework called CVM-Cervix based on deep learning to perform cervical cell classification tasks. It can analyze pap slides quickly and accurately. CVM-Cervix first proposes a Convolutional Neural Network module and a Visual Transformer module for local and global feature extraction respectively, then a Multilayer Perceptron module is designed to fuse the local and global features for the final classification. Experimental results show the effectiveness and potential of the proposed CVM-Cervix in the field of cervical Pap smear image classification. In addition, according to the practical needs of clinical work, we perform a lightweight post-processing to compress the model.
• Abstract（参考訳）: 子宮頸癌は世界で7番目に多いがんであり、女性では4番目に多いがんである。 頸部細胞病理画像分類は子宮頸癌診断の重要な方法である。 細胞病理画像の手動スクリーニングは時間がかかり、エラーが発生しやすい。 自動コンピュータ支援診断システムの出現はこの問題を解決する。 本稿では, 深層学習に基づくCVM-Cervixというフレームワークを提案する。 papスライドを迅速かつ正確に解析することができる。 CVM-Cervixはまず、局所的特徴抽出のための畳み込みニューラルネットワークモジュールとVisual Transformerモジュールを提案し、次に、最終分類のための局所的特徴と大域的特徴を融合する多層パーセプトロンモジュールを設計する。 頚部パップスメア画像分類における提案する cvm-cervix の有効性と可能性について検討した。 また, 臨床作業の実用的ニーズに応じて, 軽量な後処理を行い, モデル圧縮を行う。

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