Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pit-Pattern Classification of Colorectal Cancer Polyps Using a Hyper Sensitive Vision-Based Tactile Sensor and Dilated Residual Networks

論文の概要: Pit-Pattern Classification of Colorectal Cancer Polyps Using a Hyper Sensitive Vision-Based Tactile Sensor and Dilated Residual Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06814v1
Date: Sun, 13 Nov 2022 04:42:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-15 20:39:03.678821
Title: Pit-Pattern Classification of Colorectal Cancer Polyps Using a Hyper Sensitive Vision-Based Tactile Sensor and Dilated Residual Networks
Title（参考訳）: 超高感度視覚型触覚センサと拡張残差ネットワークを用いた大腸癌ポリープのピットパターン分類
Authors: Nethra Venkatayogi, Qin Hu, Ozdemir Can Kara, Tarunraj G. Mohanraj, S. Farokh Atashzar, Farshid Alambeigi
Abstract要約: 我々は,HySenSeと呼ばれる高感度視覚に基づく触覚センサと,補完的で斬新な機械学習アーキテクチャを活用することを提案する。提案されたアーキテクチャは最先端のMLモデル(例えばAlexNetやDenseNet)と比較され、性能と複雑さの点で優れていることが判明した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.056583163276972
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this study, with the goal of reducing the early detection miss rate of colorectal cancer (CRC) polyps, we propose utilizing a novel hyper-sensitive vision-based tactile sensor called HySenSe and a complementary and novel machine learning (ML) architecture that explores the potentials of utilizing dilated convolutions, the beneficial features of the ResNet architecture, and the transfer learning concept applied on a small dataset with the scale of hundreds of images. The proposed tactile sensor provides high-resolution 3D textural images of CRC polyps that will be used for their accurate classification via the proposed dilated residual network. To collect realistic surface patterns of CRC polyps for training the ML models and evaluating their performance, we first designed and additively manufactured 160 unique realistic polyp phantoms consisting of 4 different hardness. Next, the proposed architecture was compared with the state-of-the-art ML models (e.g., AlexNet and DenseNet) and proved to be superior in terms of performance and complexity.
Abstract（参考訳）: 本研究では,大腸癌(CRC)ポリープの早期発見ミス率を低減することを目的として,HySenSeと呼ばれる新しい高感度視覚ベースの触覚センサと,拡張畳み込みの可能性を探求する補完的かつ新しい機械学習(ML)アーキテクチャ,ResNetアーキテクチャの利点,数百の画像規模の小さなデータセットに適用される転写学習の概念を提案する。提案した触覚センサは,CRCポリプの高分解能な3次元テクスチャ画像を提供する。 MLモデルをトレーニングし,その性能を評価するために, CRCポリプの現実的な表面パターンを収集するために, 4つの異なる硬さからなる160個のユニークなポリプファントムを設計し, 付加的に製造した。次に、提案されたアーキテクチャは最先端のMLモデル(AlexNetやDenseNetなど)と比較され、性能と複雑さの点で優れていることが判明した。

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