論文の概要: ACTIVE: A Deep Model for Sperm and Impurity Detection in Microscopic Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06002v1
• Date: Sun, 15 Jan 2023 02:24:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 17:47:53.403713
• Title: ACTIVE: A Deep Model for Sperm and Impurity Detection in Microscopic Videos
• Title（参考訳）: active: 顕微鏡ビデオにおける精子の深層モデルと不純物検出
• Authors: Ao Chen, Jinghua Zhang, Md Mamunur Rahaman, Hongzan Sun, M.D., Tieyong Zeng, Marcin Grzegorzek, Feng-Lei Fan, Chen Li
• Abstract要約: 二重分岐特徴抽出ネットワーク(DBFEN)とクロス共役特徴ピラミッドネットワーク(CCFPN)に基づくディープラーニングモデルを提案する。 実験の結果、精子と不純物検出の最も高いAP50は91.13%と59.64%であり、競争相手をかなりの差でリードさせ、この問題に新たな最先端の結果を確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.3840418564686
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The accurate detection of sperms and impurities is a very challenging task, facing problems such as the small size of targets, indefinite target morphologies, low contrast and resolution of the video, and similarity of sperms and impurities. So far, the detection of sperms and impurities still largely relies on the traditional image processing and detection techniques which only yield limited performance and often require manual intervention in the detection process, therefore unfavorably escalating the time cost and injecting the subjective bias into the analysis. Encouraged by the successes of deep learning methods in numerous object detection tasks, here we report a deep learning model based on Double Branch Feature Extraction Network (DBFEN) and Cross-conjugate Feature Pyramid Networks (CCFPN).DBFEN is designed to extract visual features from tiny objects with a double branch structure, and CCFPN is further introduced to fuse the features extracted by DBFEN to enhance the description of position and high-level semantic information. Our work is the pioneer of introducing deep learning approaches to the detection of sperms and impurities. Experiments show that the highest AP50 of the sperm and impurity detection is 91.13% and 59.64%, which lead its competitors by a substantial margin and establish new state-of-the-art results in this problem.
• Abstract（参考訳）: 精子と不純物の正確な検出は、目標の小さなサイズ、不確定なターゲット形態、ビデオの低コントラストと解像度、精子と不純物の類似性といった問題に直面している非常に難しい課題である。 これまでのところ、精子や不純物の検出は、限られた性能しか得られず、しばしば手動による検出プロセスの介入を必要とする従来の画像処理と検出技術に大きく依存している。 本稿では,多数のオブジェクト検出タスクにおけるディープラーニング手法の成功にともなう,二重分岐特徴抽出ネットワーク(DBFEN)とクロス共役特徴ピラミッドネットワーク(CCFPN)に基づくディープラーニングモデルを報告する。 DBFENは、二重分岐構造を持つ小さなオブジェクトから視覚的特徴を抽出するように設計されており、CCFPNは、DBFENによって抽出された特徴を融合させ、位置と高レベルの意味情報の記述を強化する。 私たちの研究は、精子や不純物を検出するためのディープラーニングアプローチの導入の先駆者です。 実験により、精子および不純物検出の最高ap50は91.13%と59.64%であり、競争相手をかなりの利益率で導いて、この問題に新たな最先端の結果をもたらすことが示されている。

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