論文の概要: Boundary Attention Mapping (BAM): Fine-grained saliency maps for segmentation of Burn Injuries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15365v1
• Date: Wed, 24 May 2023 17:15:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 14:03:24.954936
• Title: Boundary Attention Mapping (BAM): Fine-grained saliency maps for segmentation of Burn Injuries
• Title（参考訳）: 境界注意マッピング(bam):火傷のセグメント化のための細粒度塩分マップ
• Authors: Mahla Abdolahnejad, Justin Lee, Hannah Chan, Alex Morzycki, Olivier Ethier, Anthea Mo, Peter X. Liu, Joshua N. Wong, Colin Hong, Rakesh Joshi
• Abstract要約: 火傷は、熱、化学、電気的侮辱などのメカニズムによって引き起こされる。 現在、視覚的および触覚的観察によるバーンアセスメントの主なアプローチは、およそ60%-80%の精度である。 熱傷の重症度を評価するための機械学習パイプラインを導入し、熱傷の影響を受ける皮膚の領域を分割する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4424150304888417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Burn injuries can result from mechanisms such as thermal, chemical, and electrical insults. A prompt and accurate assessment of burns is essential for deciding definitive clinical treatments. Currently, the primary approach for burn assessments, via visual and tactile observations, is approximately 60%-80% accurate. The gold standard is biopsy and a close second would be non-invasive methods like Laser Doppler Imaging (LDI) assessments, which have up to 97% accuracy in predicting burn severity and the required healing time. In this paper, we introduce a machine learning pipeline for assessing burn severities and segmenting the regions of skin that are affected by burn. Segmenting 2D colour images of burns allows for the injured versus non-injured skin to be delineated, clearly marking the extent and boundaries of the localized burn/region-of-interest, even during remote monitoring of a burn patient. We trained a convolutional neural network (CNN) to classify four severities of burns. We built a saliency mapping method, Boundary Attention Mapping (BAM), that utilises this trained CNN for the purpose of accurately localizing and segmenting the burn regions from skin burn images. We demonstrated the effectiveness of our proposed pipeline through extensive experiments and evaluations using two datasets; 1) A larger skin burn image dataset consisting of 1684 skin burn images of four burn severities, 2) An LDI dataset that consists of a total of 184 skin burn images with their associated LDI scans. The CNN trained using the first dataset achieved an average F1-Score of 78% and micro/macro- average ROC of 85% in classifying the four burn severities. Moreover, a comparison between the BAM results and LDI results for measuring injury boundary showed that the segmentations generated by our method achieved 91.60% accuracy, 78.17% sensitivity, and 93.37% specificity.
• Abstract（参考訳）: 熱傷は熱的、化学的、電気的侮辱のようなメカニズムによって生じる。 熱傷の迅速かつ正確な評価は、決定的な臨床治療の決定に不可欠である。 現在、視覚的および触覚的観察によるバーンアセスメントの主なアプローチは、およそ60%-80%の精度である。 金の基準は生検であり、第2位はレーザードップラーイメージング(LDI)アセスメントのような非侵襲的な方法であり、熱傷の重症度と治癒に必要な時間を予測するのに最大97%の精度を持つ。 本稿では,熱傷に影響を受ける皮膚の領域を分割し,熱傷性を評価するための機械学習パイプラインを提案する。 火傷の2Dカラー画像のセグメンテーションにより、傷のない皮膚と損傷していない皮膚を脱線させ、火傷患者の遠隔監視中であっても、局所的な火傷/関心領域の範囲と境界を明確に示すことができる。 われわれは、CNN(Convolutional Neural Network)を訓練し、4つの燃え尽き度を分類した。 我々は,この訓練されたCNNを用いて,皮膚の焼傷画像から熱傷領域を正確に局所化・分別化するために,塩分濃度マッピング法である境界注意マッピング(BAM)を構築した。 2つのデータセットを用いた広範囲な実験と評価を通じて,提案パイプラインの有効性を実証した。 1)4つの熱傷の皮膚熱傷画像1684枚からなる皮膚熱傷画像データセット。 2) LDIデータセットは, LDIスキャンを用いて, 合計184個の皮膚熱傷画像からなる。 最初のデータセットを使用してトレーニングされたCNNは、平均F1スコア78%、マイクロ/マクロ平均ROC85%を達成し、4つの燃え尽き度を分類した。 さらに, 損傷境界測定におけるBAM値とLDI値の比較により, 本法により得られたセグメンテーションの精度は91.60%, 感度78.17%, 特異度93.37%であった。

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