論文の概要: Accurate Real-time Polyp Detection in Videos from Concatenation of
Latent Features Extracted from Consecutive Frames
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05871v1
- Date: Fri, 10 Mar 2023 11:51:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-13 15:12:00.769117
- Title: Accurate Real-time Polyp Detection in Videos from Concatenation of
Latent Features Extracted from Consecutive Frames
- Title（参考訳）: 連続フレームから抽出した潜在特徴の連結によるビデオのリアルタイムポリープ検出
- Authors: Hemin Ali Qadir, Younghak Shin, Jacob Bergsland, Ilangko Balasingham
- Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は入力画像の小さな変化に対して脆弱である。
CNNベースのモデルは、連続したフレームに現れる同じポリプを見逃す可能性がある。
CNNを用いたエンコーダデコーダモデルの効率的な特徴結合法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.2009074009536524
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: An efficient deep learning model that can be implemented in real-time for
polyp detection is crucial to reducing polyp miss-rate during screening
procedures. Convolutional neural networks (CNNs) are vulnerable to small
changes in the input image. A CNN-based model may miss the same polyp appearing
in a series of consecutive frames and produce unsubtle detection output due to
changes in camera pose, lighting condition, light reflection, etc. In this
study, we attempt to tackle this problem by integrating temporal information
among neighboring frames. We propose an efficient feature concatenation method
for a CNN-based encoder-decoder model without adding complexity to the model.
The proposed method incorporates extracted feature maps of previous frames to
detect polyps in the current frame. The experimental results demonstrate that
the proposed method of feature concatenation improves the overall performance
of automatic polyp detection in videos. The following results are obtained on a
public video dataset: sensitivity 90.94\%, precision 90.53\%, and specificity
92.46%
- Abstract（参考訳）: ポリプ検出のためにリアルタイムに実装可能な効率的なディープラーニングモデルは,スクリーニング手順におけるポリプミス率の低減に不可欠である。
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は入力画像の小さな変化に対して脆弱である。
cnnベースのモデルは、連続するフレームに現れる同じポリプを見逃し、カメラのポーズ、照明条件、光反射などの変化により、副次的な検出結果を生成する。
本研究では,隣接するフレーム間で時間情報を統合することでこの問題に対処する。
本稿では,CNNベースのエンコーダデコーダモデルに対して,複雑さを伴わずに効率的な特徴結合手法を提案する。
提案手法では,前のフレームの特徴マップを抽出して,現在のフレームのポリープを検出する。
実験の結果,提案手法により,ビデオ中のポリプの自動検出性能が向上することがわかった。
以下の結果は、公開ビデオデータセット上で得られる:感度90.94\%、精度90.53\%、特異度92.46%。
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