Fugu-MT 論文翻訳(概要): Endoscopy Classification Model Using Swin Transformer and Saliency Map

論文の概要: Endoscopy Classification Model Using Swin Transformer and Saliency Map

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06736v1
Date: Sun, 12 Mar 2023 19:36:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-14 17:07:33.159257
Title: Endoscopy Classification Model Using Swin Transformer and Saliency Map
Title（参考訳）: Swin Transformer と Saliency Map を用いた内視鏡分類モデル
Authors: Zahra Sobhaninia, Nasrin Abharian, Nader Karimi, Shahram Shirani, Shadrokh Samavi
Abstract要約: 内視鏡画像分類のための学習手法(ローカル・グローバル・ビュー)の2つの側面を考察した新しいマルチラベル分類法を提案する。画像の局所的特徴と大域的特徴を利用して内視鏡的医用画像に対して,本手法が有効であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.031841470875571
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Endoscopy is a valuable tool for the early diagnosis of colon cancer. However, it requires the expertise of endoscopists and is a time-consuming process. In this work, we propose a new multi-label classification method, which considers two aspects of learning approaches (local and global views) for endoscopic image classification. The model consists of a Swin transformer branch and a modified VGG16 model as a CNN branch. To help the learning process of the CNN branch, the model employs saliency maps and endoscopy images and concatenates them. The results demonstrate that this method performed well for endoscopic medical images by utilizing local and global features of the images. Furthermore, quantitative evaluations prove the proposed method's superiority over state-of-the-art works.
Abstract（参考訳）: 内視鏡検査は大腸癌の早期診断に有用である。しかし、それは内科医の専門知識を必要とし、時間を要するプロセスである。本研究では,内視鏡画像分類における学習手法(ローカル・グローバル・ビュー)の2つの側面を考察した,新しいマルチラベル分類手法を提案する。このモデルはswainトランスフォーマーブランチとcnnブランチとして改良されたvgg16モデルで構成されている。 cnnブランチの学習プロセスを支援するために、モデルは塩分マップと内視鏡画像を採用し、それらを結合する。本手法は,局所的および大域的特徴を活かし,内視鏡的医用画像に対して良好に機能することを示す。さらに,提案手法が最先端技術よりも優れていることを示す定量的評価を行った。

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