Fugu-MT 論文翻訳(概要): FFCNet: Fourier Transform-Based Frequency Learning and Complex Convolutional Network for Colon Disease Classification

論文の概要: FFCNet: Fourier Transform-Based Frequency Learning and Complex Convolutional Network for Colon Disease Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01287v1
Date: Mon, 4 Jul 2022 09:32:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-06 00:30:46.945970
Title: FFCNet: Fourier Transform-Based Frequency Learning and Complex Convolutional Network for Colon Disease Classification
Title（参考訳）: FFCNet: 大腸疾患分類のためのフーリエ変換に基づく周波数学習と複雑畳み込みネットワーク
Authors: Kai-Ni Wang, Yuting He, Shuaishuai Zhuang, Juzheng Miao, Xiaopu He, Ping Zhou, Guanyu Yang, Guang-Quan Zhou, Shuo Li
Abstract要約: 大腸疾患分類のためのFFCNet(Fourier-based Frequency Complex Network)を提案する。 FFCNetは、複雑な畳み込みネットワークと周波数学習の組み合わせを可能にする、新しい複雑なネットワークである。従来の最先端技術よりも86:35%, 背骨より4.46%高い精度で高い性能を実現している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.483399675485918
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Reliable automatic classification of colonoscopy images is of great significance in assessing the stage of colonic lesions and formulating appropriate treatment plans. However, it is challenging due to uneven brightness, location variability, inter-class similarity, and intra-class dissimilarity, affecting the classification accuracy. To address the above issues, we propose a Fourier-based Frequency Complex Network (FFCNet) for colon disease classification in this study. Specifically, FFCNet is a novel complex network that enables the combination of complex convolutional networks with frequency learning to overcome the loss of phase information caused by real convolution operations. Also, our Fourier transform transfers the average brightness of an image to a point in the spectrum (the DC component), alleviating the effects of uneven brightness by decoupling image content and brightness. Moreover, the image patch scrambling module in FFCNet generates random local spectral blocks, empowering the network to learn long-range and local diseasespecific features and improving the discriminative ability of hard samples. We evaluated the proposed FFCNet on an in-house dataset with 2568 colonoscopy images, showing our method achieves high performance outperforming previous state-of-the art methods with an accuracy of 86:35% and an accuracy of 4.46% higher than the backbone. The project page with code is available at https://github.com/soleilssss/FFCNet.
Abstract（参考訳）: 大腸内視鏡画像の信頼性の高い自動分類は大腸病変の病期評価や適切な治療計画の策定に非常に重要である。しかし, 不均一な明るさ, 位置変動, クラス間類似性, クラス内類似性などにより, 分類精度に影響を与えている。そこで本研究では,結腸疾患分類のためのフーリエベース周波数複合ネットワーク (ffcnet) を提案する。具体的には、FFCNetは複雑な畳み込みネットワークと周波数学習を組み合わせることで、実際の畳み込み操作による位相情報の損失を克服する新しい複雑なネットワークである。また、フーリエ変換は、画像の平均輝度をスペクトルの点(直流成分)に転送し、画像の内容と明るさを分離することで、均一な明るさの影響を緩和する。さらに、FFCNetの画像パッチスクランブルモジュールはランダムな局所スペクトルブロックを生成し、ネットワークが長距離および局所的な疾患の特徴を学習し、ハードサンプルの識別能力を向上させる。提案するffcnetを2568枚の大腸内視鏡画像を用いた社内データセット上で評価し,従来法と比較して86:35%,精度4.46%の精度で高い性能が得られることを示した。コード付きのプロジェクトページはhttps://github.com/soleilssss/FFCNetで公開されている。

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