Fugu-MT 論文翻訳(概要): Integrating Eye-Gaze Data into CXR DL Approaches: A Preliminary study

論文の概要: Integrating Eye-Gaze Data into CXR DL Approaches: A Preliminary study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02940v1
Date: Mon, 6 Feb 2023 17:14:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-02-07 15:53:59.179132
Title: Integrating Eye-Gaze Data into CXR DL Approaches: A Preliminary study
Title（参考訳）: 視線データをCXR DLアプローチに統合する : 予備的検討
Authors: Andr\'e Lu\'is and Chihcheng Hsieh and Isabel Blanco Nobre and Sandra Costa Sousa and Anderson Maciel and Catarina Moreira and Joaquim Jorge
Abstract要約: 視線データをDLアーキテクチャに直接適用しても異常検出胸部X線では優れた予測性能が得られないことを示す。これらの結果は文献における他の研究を支援し、人為的なデータ、例えば目視は、DLアーキテクチャーに適用される前に、より徹底的な調査が必要であることを示唆している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3078264203938486
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper proposes a novel multimodal DL architecture incorporating medical images and eye-tracking data for abnormality detection in chest x-rays. Our results show that applying eye gaze data directly into DL architectures does not show superior predictive performance in abnormality detection chest X-rays. These results support other works in the literature and suggest that human-generated data, such as eye gaze, needs a more thorough investigation before being applied to DL architectures.
Abstract（参考訳）: 本稿では,胸部x線異常検出のための医用画像と視線追跡データを組み合わせたマルチモーダルdlアーキテクチャを提案する。以上の結果から,視線データをDLアーキテクチャに直接適用しても異常検出胸部X線では優れた予測性能が得られないことがわかった。これらの結果は文献における他の研究を支援し、人為的なデータ、例えば目視はDLアーキテクチャーに適用される前により徹底的な調査が必要であることを示唆している。

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