論文の概要: Spatiotemporal Feature Learning Based on Two-Step LSTM and Transformer
for CT Scans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01579v1
- Date: Mon, 4 Jul 2022 16:59:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-05 17:02:21.004465
- Title: Spatiotemporal Feature Learning Based on Two-Step LSTM and Transformer
for CT Scans
- Title（参考訳）: 2段階LSTMと変圧器を用いたCTスキャンのための時空間特徴学習
- Authors: Chih-Chung Hsu, Chi-Han Tsai, Guan-Lin Chen, Sin-Di Ma, Shen-Chieh Tai
- Abstract要約: 我々は、新型コロナウイルスの症状分類を徹底的に行うための、新しい、効果的、2段階のアプローチを提案する。
まず,従来のバックボーンネットワークにより,CTスキャンにおける各スライスの意味的特徴埋め込みを抽出する。
そこで我々は,時間的特徴学習を扱うために,LSTMとTransformerベースのサブネットワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3682456328966115
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Computed tomography (CT) imaging could be very practical for diagnosing
various diseases. However, the nature of the CT images is even more diverse
since the resolution and number of the slices of a CT scan are determined by
the machine and its settings. Conventional deep learning models are hard to
tickle such diverse data since the essential requirement of the deep neural
network is the consistent shape of the input data. In this paper, we propose a
novel, effective, two-step-wise approach to tickle this issue for COVID-19
symptom classification thoroughly. First, the semantic feature embedding of
each slice for a CT scan is extracted by conventional backbone networks. Then,
we proposed a long short-term memory (LSTM) and Transformer-based sub-network
to deal with temporal feature learning, leading to spatiotemporal feature
representation learning. In this fashion, the proposed two-step LSTM model
could prevent overfitting, as well as increase performance. Comprehensive
experiments reveal that the proposed two-step method not only shows excellent
performance but also could be compensated for each other. More specifically,
the two-step LSTM model has a lower false-negative rate, while the 2-step Swin
model has a lower false-positive rate. In summary, it is suggested that the
model ensemble could be adopted for more stable and promising performance in
real-world applications.
- Abstract（参考訳）: CTは様々な疾患の診断に有用である。
しかし、CTスキャンの解像度とスライス数は、マシンとその設定によって決定されるので、CT画像の性質はさらに多様である。
ディープニューラルネットワークの必須要件は入力データの一貫性のある形状であるため、従来のディープラーニングモデルはこのような多様なデータをくすぐるのは難しい。
本稿では,新型コロナウイルスの症状分類を徹底的に行うための,新規で効果的な2段階的アプローチを提案する。
まず,従来のバックボーンネットワークにより,CTスキャンにおける各スライスの意味的特徴埋め込みを抽出する。
そして、時間的特徴学習に対処するため、長期記憶(LSTM)とトランスフォーマーベースのサブネットワークを提案し、時空間特徴表現学習を実現した。
この方法では、2段階のLSTMモデルではオーバーフィットが防止され、性能が向上する。
総合実験の結果,提案手法は優れた性能を示すだけでなく,相互に補償できることがわかった。
具体的には、2段階のLSTMモデルは偽陰性率が低く、2段階のSwinモデルは偽陽性率が低い。
要約すると、モデルアンサンブルは現実のアプリケーションにおいてより安定的で有望な性能に応用できる可能性が示唆されている。
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