Fugu-MT 論文翻訳(概要): LDMRes-Net: Enabling Efficient Medical Image Segmentation on IoT and Edge Platforms

論文の概要: LDMRes-Net: Enabling Efficient Medical Image Segmentation on IoT and Edge Platforms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06145v2
Date: Thu, 7 Sep 2023 12:56:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-08 17:05:54.994745
Title: LDMRes-Net: Enabling Efficient Medical Image Segmentation on IoT and Edge Platforms
Title（参考訳）: LDMRes-Net:IoTとエッジプラットフォーム上で効率的な医用画像セグメンテーションを実現する
Authors: Shahzaib Iqbal, Tariq M. Khan, Syed S. Naqvi, Muhammad Usman, and Imran Razzak
Abstract要約: 本稿では,IoTおよびエッジプラットフォーム上での医用画像のセグメンテーションに適した,軽量なデュアルマルチスケール残差ブロック型ニューラルネットワークを提案する。 LDMRes-Netは、非常に少ない学習可能なパラメータ(0.072M)で制限を克服し、リソース制約のあるデバイスに非常に適している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.626726110488386
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this study, we propose LDMRes-Net, a lightweight dual-multiscale residual block-based computational neural network tailored for medical image segmentation on IoT and edge platforms. Conventional U-Net-based models face challenges in meeting the speed and efficiency demands of real-time clinical applications, such as disease monitoring, radiation therapy, and image-guided surgery. LDMRes-Net overcomes these limitations with its remarkably low number of learnable parameters (0.072M), making it highly suitable for resource-constrained devices. The model's key innovation lies in its dual multi-residual block architecture, which enables the extraction of refined features on multiple scales, enhancing overall segmentation performance. To further optimize efficiency, the number of filters is carefully selected to prevent overlap, reduce training time, and improve computational efficiency. The study includes comprehensive evaluations, focusing on segmentation of the retinal image of vessels and hard exudates crucial for the diagnosis and treatment of ophthalmology. The results demonstrate the robustness, generalizability, and high segmentation accuracy of LDMRes-Net, positioning it as an efficient tool for accurate and rapid medical image segmentation in diverse clinical applications, particularly on IoT and edge platforms. Such advances hold significant promise for improving healthcare outcomes and enabling real-time medical image analysis in resource-limited settings.
Abstract（参考訳）: 本研究では,IoTおよびエッジプラットフォーム上での医用画像セグメンテーションに適した,軽量なデュアルマルチスケール残差ブロックベースニューラルネットワークLDMRes-Netを提案する。従来のU-Netベースのモデルは、病気のモニタリング、放射線治療、画像誘導手術などのリアルタイム臨床応用のスピードと効率の要求を満たすための課題に直面している。 LDMRes-Netは、非常に少ない学習可能なパラメータ(0.072M)でこれらの制限を克服し、リソース制約のあるデバイスに非常に適している。モデルの主な革新は、複数のスケールで洗練された特徴の抽出を可能にし、全体的なセグメンテーション性能を向上するデュアルマルチレジデントブロックアーキテクチャである。効率をさらに最適化するため、オーバーラップを防止し、トレーニング時間を短縮し、計算効率を向上させるためにフィルタ数を慎重に選択する。この研究は包括的評価を含み、眼科の診断と治療に欠かせない血管と硬口蓋の網膜像のセグメンテーションに焦点を当てている。その結果、LDMRes-Netの堅牢性、一般化可能性、高いセグメンテーション精度が示され、特にIoTおよびエッジプラットフォームにおける様々な臨床応用において、正確かつ迅速な医療画像セグメンテーションのための効率的なツールとして位置づけられた。このような進歩は、医療の成果を改善し、リソース制限された環境でリアルタイムの医療画像分析を可能にするという大きな約束を持っている。

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