論文の概要: Multi-Scale Feature Fusion using Parallel-Attention Block for COVID-19 Chest X-ray Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12988v1
• Date: Tue, 25 Apr 2023 16:56:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 19:38:06.231203
• Title: Multi-Scale Feature Fusion using Parallel-Attention Block for COVID-19 Chest X-ray Diagnosis
• Title（参考訳）: 胸部x線診断のためのパラレルアテンションブロックを用いたマルチスケール特徴核融合
• Authors: Xiao Qi, David J. Foran, John L. Nosher, and Ilker Hacihaliloglu
• Abstract要約: 世界的な新型コロナウイルス危機下では、チェストX線(CXR)画像からの新型コロナウイルスの正確な診断が重要である。 並列アテンションブロックを用いた新しい多機能融合ネットワークを提案し、元のCXR画像とローカル位相特徴強調CXR画像をマルチスケールで融合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.15242029196761
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Under the global COVID-19 crisis, accurate diagnosis of COVID-19 from Chest X-ray (CXR) images is critical. To reduce intra- and inter-observer variability, during the radiological assessment, computer-aided diagnostic tools have been utilized to supplement medical decision-making and subsequent disease management. Computational methods with high accuracy and robustness are required for rapid triaging of patients and aiding radiologists in the interpretation of the collected data. In this study, we propose a novel multi-feature fusion network using parallel attention blocks to fuse the original CXR images and local-phase feature-enhanced CXR images at multi-scales. We examine our model on various COVID-19 datasets acquired from different organizations to assess the generalization ability. Our experiments demonstrate that our method achieves state-of-art performance and has improved generalization capability, which is crucial for widespread deployment.
• Abstract（参考訳）: 世界的なcovid-19危機では、胸部x線(cxr)画像からのcovid-19の正確な診断が重要である。 放射線学的評価において, 医療的意思決定と後続の疾患管理を補完するために, コンピュータ支援診断ツールが活用されている。 患者を迅速にトリアージし, 放射線科医を支援するためには, 高精度で頑健な計算方法が必要である。 本研究では,並列注意ブロックを用いてオリジナルcxr画像と局所位相特徴強調cxr画像をマルチスケールで融合する,新しい多機能融合ネットワークを提案する。 我々は、さまざまな組織から取得したさまざまなCOVID-19データセットのモデルを検証し、一般化能力を評価する。 本実験は,本手法が最先端性能を実現し,一般化能力の向上を図っている。

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