論文の概要: A Novel Hybrid Endoscopic Dataset for Evaluating Machine Learning-based
Photometric Image Enhancement Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02396v1
- Date: Wed, 6 Jul 2022 01:47:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-08 01:41:51.807341
- Title: A Novel Hybrid Endoscopic Dataset for Evaluating Machine Learning-based
Photometric Image Enhancement Models
- Title（参考訳）: 機械学習に基づく測光画像強調モデル評価のための新しいハイブリッド内視鏡データセット
- Authors: Axel Garcia-Vega, Ricardo Espinosa, Gilberto Ochoa-Ruiz, Thomas Bazin,
Luis Eduardo Falcon-Morales, Dominique Lamarque, Christian Daul
- Abstract要約: 本研究は, 生成逆数的手法により生成される新しい合成データ集合を導入する。
また、過度の露光および過度の露光条件において、浅いベースと深層学習に基づく画像強調法の両方を探索する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9236074230806579
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Endoscopy is the most widely used medical technique for cancer and polyp
detection inside hollow organs. However, images acquired by an endoscope are
frequently affected by illumination artefacts due to the enlightenment source
orientation. There exist two major issues when the endoscope's light source
pose suddenly changes: overexposed and underexposed tissue areas are produced.
These two scenarios can result in misdiagnosis due to the lack of information
in the affected zones or hamper the performance of various computer vision
methods (e.g., SLAM, structure from motion, optical flow) used during the non
invasive examination. The aim of this work is two-fold: i) to introduce a new
synthetically generated data-set generated by a generative adversarial
techniques and ii) and to explore both shallow based and deep learning-based
image-enhancement methods in overexposed and underexposed lighting conditions.
Best quantitative results (i.e., metric based results), were obtained by the
deep-learnnig-based LMSPEC method,besides a running time around 7.6 fps)
- Abstract（参考訳）: 内視鏡は中空臓器内のがんやポリープの検出に最も広く用いられる医療技術である。
しかし、内視鏡で取得した画像は、啓蒙源方位による照明アーチファクトに影響されることが多い。
内視鏡の光源が突然変化するとき、2つの大きな問題がある:過剰露出と過露出の組織領域が生成される。
これらの2つのシナリオは、非侵襲的な検査で使用される様々なコンピュータビジョン手法(SLAM、動きからの構造、光の流れなど)のパフォーマンスを阻害する、影響ゾーンの情報不足による誤診を引き起こす可能性がある。
この作品の目的は2つある。
一 生成的敵意的手法により生成された新規な合成生成データセットを導入すること。
二 過度の露光及び過度の露光における浅層学習と深層学習に基づく画像強調法の両方を探求すること。
最良定量結果(すなわちメートル法に基づく結果)はdeep-learnnigベースのlmspec法によって得られ、実行時間は7.6 fpsである。
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