Fugu-MT 論文翻訳(概要): CECT: Controllable Ensemble CNN and Transformer for COVID-19 Image Classification

論文の概要: CECT: Controllable Ensemble CNN and Transformer for COVID-19 Image Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02314v4
Date: Sun, 31 Mar 2024 11:58:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-02 16:13:48.308060
Title: CECT: Controllable Ensemble CNN and Transformer for COVID-19 Image Classification
Title（参考訳）: CECT:CNNとトランスフォーマーによる新型コロナウイルス画像分類
Authors: Zhaoshan Liu, Lei Shen,
Abstract要約: 我々は、タイムリーかつ正確な新型コロナウイルスの診断を提供する分類ネットワークCECTを開発した。 CECTは、並列畳み込みエンコーダブロック、集約畳み込み畳み込みデコーダブロック、ウィンドウアテンション分類ブロックから構成される。我々は、CECTを2つの公開COVID-19データセットで評価し、データセット内評価において98.1%の精度に達する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.614413237451215
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The COVID-19 pandemic has resulted in hundreds of million cases and numerous deaths worldwide. Here, we develop a novel classification network CECT by controllable ensemble convolutional neural network and transformer to provide a timely and accurate COVID-19 diagnosis. The CECT is composed of a parallel convolutional encoder block, an aggregate transposed-convolutional decoder block, and a windowed attention classification block. Each block captures features at different scales from 28 $\times$ 28 to 224 $\times$ 224 from the input, composing enriched and comprehensive information. Different from existing methods, our CECT can capture features at both multi-local and global scales without any sophisticated module design. Moreover, the contribution of local features at different scales can be controlled with the proposed ensemble coefficients. We evaluate CECT on two public COVID-19 datasets and it reaches the highest accuracy of 98.1% in the intra-dataset evaluation, outperforming existing state-of-the-art methods. Moreover, the developed CECT achieves an accuracy of 90.9% on the unseen dataset in the inter-dataset evaluation, showing extraordinary generalization ability. With remarkable feature capture ability and generalization ability, we believe CECT can be extended to other medical scenarios as a powerful diagnosis tool. Code is available at https://github.com/NUS-Tim/CECT.
Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックにより、世界中で数億件の感染者と多数の死者が出た。そこで我々は,制御可能なアンサンブル畳み込みニューラルネットワークとトランスフォーマーによる新しい分類ネットワークCECTを開発し,時間的かつ正確な新型コロナウイルスの診断を行う。 CECTは、並列畳み込みエンコーダブロック、集合畳み込み畳み込みデコーダブロック、および窓付きアテンション分類ブロックからなる。各ブロックは28$\times$28から224$\times$224の異なるスケールで機能をキャプチャし、リッチで包括的な情報を構成する。既存の方法とは異なり、CECTは高度なモジュール設計をすることなく、マルチローカルとグローバルの両方のスケールで機能をキャプチャできる。さらに、異なるスケールでの局所的特徴の寄与は、提案したアンサンブル係数によって制御できる。我々は、CECTを2つの公開COVID-19データセットで評価し、既存の最先端手法よりも高い精度で、データセット内評価で98.1%に達する。さらに、開発されたCECTは、データセット間評価において、未知のデータセットに対して90.9%の精度を実現し、異常な一般化能力を示す。特徴捕捉能力と一般化能力により、CECTは強力な診断ツールとして他の医療シナリオにも拡張できると考えています。コードはhttps://github.com/NUS-Tim/CECT.comで入手できる。

関連論文リスト

Renormalized Connection for Scale-preferred Object Detection in Satellite Imagery [51.83786195178233]
我々は、効率的な特徴抽出の観点から再正規化群理論を実装するために、知識発見ネットワーク(KDN)を設計する。 KDN上の再正規化接続(RC)は、マルチスケール特徴の「相乗的焦点」を可能にする。 RCはFPNベースの検出器のマルチレベル特徴の分割・対数機構を幅広いスケールで予測されたタスクに拡張する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-09T13:56:22Z)
TotalSegmentator MRI: Sequence-Independent Segmentation of 59 Anatomical Structures in MR images [62.53931644063323]
本研究では,TotalSegmentatorをMR画像に拡張した。このデータセットに基づいてnnU-Netセグメンテーションアルゴリズムを訓練し、類似度係数(Dice)を計算し、モデルの性能を評価した。このモデルは、他の2つの公開セグメンテーションモデル(Dice score 0.824 vs 0.762; p0.001 and 0.762 versus 0.542; p)を大きく上回った。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-29T20:15:54Z)
Capturing Local and Global Features in Medical Images by Using Ensemble CNN-Transformer [0.0]
本稿では,医療画像解析のための制御可能アンサンブル変換器とCNN (CNN) という分類モデルを提案する。 CETCモデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とトランスフォーマーの強力な能力を組み合わせて、局所的特徴とグローバル的特徴の両方を効果的に捉える。注目すべきは、このモデルは様々な評価指標で既存の最先端モデルを上回っていることだ。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-03T05:55:28Z)
CNN Filter Learning from Drawn Markers for the Detection of Suggestive Signs of COVID-19 in CT Images [58.720142291102135]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のフィルタを推定するために,大規模な注釈付きデータセットやバックプロパゲーションを必要としない手法を提案する。少数のCT画像に対して、ユーザは、代表的な正常領域と異常領域にマーカーを描画する。本発明の方法は、カーネルがマークされたものに似た拡張領域に特有な一連の畳み込み層からなる特徴抽出器を生成する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-16T15:03:42Z)
Vision Transformer using Low-level Chest X-ray Feature Corpus for COVID-19 Diagnosis and Severity Quantification [25.144248675578286]
バックボーンネットワークから得られた低レベルCXR特徴コーパスを利用した新しいビジョントランスフォーマーを提案する。バックボーンネットワークはまず、一般的な異常発見を検出するために、大きなパブリックデータセットでトレーニングされる。次に、バックボーンネットワークからの埋め込み機能は、COVID-19の診断および重症度定量のためのトランスフォーマーモデルのコーポラとして使用されます。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-15T04:54:48Z)
Deep learning-based COVID-19 pneumonia classification using chest CT images: model generalizability [54.86482395312936]
深層学習(DL)分類モデルは、異なる国の3DCTデータセット上で、COVID-19陽性患者を特定するために訓練された。我々は、データセットと72%の列車、8%の検証、20%のテストデータを組み合わせたDLベースの9つの同一分類モデルを訓練した。複数のデータセットでトレーニングされ、トレーニングに使用されるデータセットの1つからテストセットで評価されたモデルは、よりよいパフォーマンスを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-18T21:14:52Z)
Explainable-by-design Semi-Supervised Representation Learning for COVID-19 Diagnosis from CT Imaging [23.918269366873567]
本稿では,変分オートエンコーダを用いて効率的な特徴埋め込みを抽出する半教師付き分類パイプラインに基づく説明可能なディープラーニング手法を提案する。説明可能な分類結果から, 提案する診断システムは, 新型コロナウイルスの分類に極めて有効である。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-23T20:51:22Z)
COVID-FACT: A Fully-Automated Capsule Network-based Framework for Identification of COVID-19 Cases from Chest CT scans [29.327290778950324]
我々は「COVID-FACT」と呼ばれる新型コロナウイルス陽性症例の同定のための2段階完全自動化フレームワークを提案する。 COVID-FACTは感染したスライスを検出し、社内CTスキャンデータセットを使用して陽性のCOVID-19患者を特定する。この実験に基づいて、COVID-FACTは90.82%の精度、94.55%の感度、86.04%の特異度、および0.98のエリアアンダー・ザ・カーブ(AUC)を達成できるが、監督やアノテーションははるかに少ない。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-30T03:30:22Z)
Multilabel 12-Lead Electrocardiogram Classification Using Gradient Boosting Tree Ensemble [64.29529357862955]
我々は,心電図の診断を分類するために,形態や信号処理機能に適合した勾配強化木のアンサンブルを用いたアルゴリズムを構築した。各リードについて、心拍変動、PQRSTテンプレート形状、全信号波形から特徴を導出する。各クラスに属するECGインスタンスの確率を予測するため、全12項目の特徴と合わせて、勾配を増す決定ツリーの集合に適合する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-21T18:11:36Z)
Classification of COVID-19 in CT Scans using Multi-Source Transfer Learning [91.3755431537592]
我々は,従来のトランスファー学習の改良にマルチソース・トランスファー・ラーニングを応用して,CTスキャンによる新型コロナウイルスの分類を提案する。マルチソースファインチューニングアプローチでは、ImageNetで微調整されたベースラインモデルよりも優れています。我々の最高のパフォーマンスモデルは、0.893の精度と0.897のリコールスコアを達成でき、ベースラインのリコールスコアを9.3%上回った。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-22T11:53:06Z)
Contrastive Cross-site Learning with Redesigned Net for COVID-19 CT Classification [20.66003113364796]
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックにより、世界の公衆衛生危機が数百カ国で拡大している。画像解釈の面倒な作業量を削減するとともに、臨床診断を支援するために、CT画像を用いたCOVID-19識別自動化ツールの開発が望まれている。本稿では、異種データセットを効果的に学習することで、正確な新型コロナウイルス識別を行うための新しい共同学習フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-09-15T11:09:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。