論文の概要: StudyFormer : Attention-Based and Dynamic Multi View Classifier for X-ray images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.11840v1
• Date: Thu, 23 Feb 2023 08:03:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 16:02:49.128814
• Title: StudyFormer : Attention-Based and Dynamic Multi View Classifier for X-ray images
• Title（参考訳）: StudyFormer : X線画像のための注意に基づく動的マルチビュー分類器
• Authors: Lucas Wannenmacher, Michael Fitzke, Diane Wilson, Andre Dourson
• Abstract要約: 本稿では,X線画像分類の性能向上のために,複数の視点からの情報を組み合わせる新しい手法を提案する。 我々のアプローチは、各ビューから特徴マップを抽出するために畳み込みニューラルネットワークを使用し、次にビジョントランスフォーマーを用いて実装されたアテンションメカニズムを用いている。 結果として得られたモデルは41のラベルでマルチラベルの分類を実行でき、シングルビューモデルと従来のマルチビューの分類アーキテクチャの両方を上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Chest X-ray images are commonly used in medical diagnosis, and AI models have been developed to assist with the interpretation of these images. However, many of these models rely on information from a single view of the X-ray, while multiple views may be available. In this work, we propose a novel approach for combining information from multiple views to improve the performance of X-ray image classification. Our approach is based on the use of a convolutional neural network to extract feature maps from each view, followed by an attention mechanism implemented using a Vision Transformer. The resulting model is able to perform multi-label classification on 41 labels and outperforms both single-view models and traditional multi-view classification architectures. We demonstrate the effectiveness of our approach through experiments on a dataset of 363,000 X-ray images.
• Abstract（参考訳）: 胸部X線画像は診断に一般的に使われており、これらの画像の解釈を支援するためにAIモデルが開発されている。 しかしながら、これらのモデルの多くはX線の1つのビューからの情報に依存しており、複数のビューが利用可能である可能性がある。 本研究では,複数の視点からの情報を組み合わせて,X線画像分類の性能を向上させる手法を提案する。 我々のアプローチは、各ビューから特徴マップを抽出するために畳み込みニューラルネットワークを使用し、次にビジョントランスフォーマーを用いて実装されたアテンションメカニズムを用いる。 得られたモデルは41のラベルでマルチラベルの分類を実行でき、シングルビューモデルと従来のマルチビューの分類アーキテクチャの両方より優れている。 提案手法の有効性を,363,000枚のX線画像を用いた実験により実証した。

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