論文の概要: Gastrointestinal Disorder Detection with a Transformer Based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.03168v1
• Date: Thu, 6 Oct 2022 19:08:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 12:58:06.316676
• Title: Gastrointestinal Disorder Detection with a Transformer Based Approach
• Title（参考訳）: トランスフォーマによる消化器疾患の検出
• Authors: A.K.M. Salman Hosain, Mynul islam, Md Humaion Kabir Mehedi, Irteza Enan Kabir, Zarin Tasnim Khan
• Abstract要約: 本稿では,内視鏡画像から得られた特徴の分類に基づいて,診断支援と消化管疾患の同定を行う手法について述べる。 内視鏡的大腸内視鏡検査(WCE)から胃腸疾患を95.63%の精度で検出するための視覚トランスフォーマーを用いたアプローチを提案する。 我々は、このトランスフォーマーベースのアプローチを、事前訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)モデルDenseNet201と比較し、様々な定量的性能評価指標において、ビジョントランスフォーマーがDenseNet201を上回ったことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate disease categorization using endoscopic images is a significant problem in Gastroenterology. This paper describes a technique for assisting medical diagnosis procedures and identifying gastrointestinal tract disorders based on the categorization of characteristics taken from endoscopic pictures using a vision transformer and transfer learning model. Vision transformer has shown very promising results on difficult image classification tasks. In this paper, we have suggested a vision transformer based approach to detect gastrointestianl diseases from wireless capsule endoscopy (WCE) curated images of colon with an accuracy of 95.63\%. We have compared this transformer based approach with pretrained convolutional neural network (CNN) model DenseNet201 and demonstrated that vision transformer surpassed DenseNet201 in various quantitative performance evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡画像を用いた正確な疾患分類は胃腸科学において重要な問題である。 本稿では,視覚変換器と移動学習モデルを用いて,内視鏡画像の特徴を分類し,診断支援と消化管疾患の同定を行う手法について述べる。 vision transformerは、難しい画像分類タスクで非常に有望な結果を示している。 本稿では, 内視鏡的大腸内視鏡(WCE)画像から消化管疾患を95.63\%の精度で検出するための視覚変換器を用いたアプローチを提案する。 我々は,このトランスフォーマチックなアプローチを,事前学習された畳み込みニューラルネットワーク (cnn) モデルである densenet201 と比較し,様々な定量的性能評価指標で vision transformer が densenet201 を上回ったことを示した。

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