論文の概要: PlasmoID: A dataset for Indonesian malaria parasite detection and segmentation in thin blood smear

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15105v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 07:47:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 20:17:48.972461
• Title: PlasmoID: A dataset for Indonesian malaria parasite detection and segmentation in thin blood smear
• Title（参考訳）: PlasmoID:薄い血液スミアにおけるインドネシアのマラリア原虫検出とセグメンテーションのためのデータセット
• Authors: Hanung Adi Nugroho, Rizki Nurfauzi, E. Elsa Herdiana Murhandarwati, Purwono Purwono
• Abstract要約: インドネシアは東南アジアで最多のマラリア患者数で2番目に高い国である。 ディープラーニングアプローチに基づくマラリア寄生虫セマンティックセグメンテーションの異なる手法は、従来の方法の限界を減らす代替手段である。 本研究では,より高速なRCNNと意味的セグメンテーション技術を組み合わせたマラリア寄生虫のセグメンテーションと検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Indonesia holds the second-highest-ranking country for the highest number of malaria cases in Southeast Asia. A different malaria parasite semantic segmentation technique based on a deep learning approach is an alternative to reduce the limitations of traditional methods. However, the main problem of the semantic segmentation technique is raised since large parasites are dominant, and the tiny parasites are suppressed. In addition, the amount and variance of data are important influences in establishing their models. In this study, we conduct two contributions. First, we collect 559 microscopic images containing 691 malaria parasites of thin blood smears. The dataset is named PlasmoID, and most data comes from rural Indonesia. PlasmoID also provides ground truth for parasite detection and segmentation purposes. Second, this study proposes a malaria parasite segmentation and detection scheme by combining Faster RCNN and a semantic segmentation technique. The proposed scheme has been evaluated on the PlasmoID dataset. It has been compared with recent studies of semantic segmentation techniques, namely UNet, ResFCN-18, DeepLabV3, DeepLabV3plus and ResUNet-18. The result shows that our proposed scheme can improve the segmentation and detection of malaria parasite performance compared to original semantic segmentation techniques.
• Abstract（参考訳）: インドネシアは東南アジアで最多のマラリア患者数で2番目に高い国である。 ディープラーニングアプローチに基づくマラリア寄生虫セマンティックセグメンテーションの異なる手法は、従来の方法の限界を減らす代替手段である。 しかし,大型寄生虫が優勢であり,小寄生虫が抑制されるため,セマンティクスセグメンテーション技術の主な問題点が浮かび上がっている。 加えて、データの量と分散は、モデルを確立する上で重要な影響である。 本研究では2つの貢献を行う。 まず,薄い血液スミアのマラリア寄生虫691点を含む559点の顕微鏡画像を収集した。 データセットはPlasmoIDと名付けられ、ほとんどのデータはインドネシアの田舎から来ている。 PlasmoIDは寄生虫の検出とセグメンテーションの目的にも真実を提供する。 第二に,rcnnの高速化とセマンティクスセグメンテーション手法を組み合わせたマラリア寄生虫のセグメンテーションと検出手法を提案する。 提案手法はPlasmoIDデータセット上で評価されている。 UNet、ResFCN-18、DeepLabV3、DeepLabV3plus、ResUNet-18といったセマンティックセグメンテーション技術の研究と比較されている。 その結果,本手法はマラリア寄生虫のセグメンテーションと検出を,本来のセグメンテーション手法と比較して改善できることがわかった。

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